🚀 Генерируйте модели данных на Python из определений схем за считанные секунды.

📚 Документация · 🧪 Детская площадка · 💼 Лид-тейнтер, доступный для работы.

[! ПРИМЕЧАНИЕ] Privacy Playground: генерация запускается локально в браузере с помощью Pyodide. Ваша схема и опции не отправляются в бэкенд. Общие реплики кодируют их в фрагменте URL (#state=...), который браузеры не отправляют на сервер; полный URL всё ещё можно хранить в истории браузера или где бы вы его ни делили.

✨ Что он делает

Выберите любой из поддерживаемых входов и выберите стиль модели на Python, который вам нужен в качестве выхода. --input-model path/to/file.py:ClassName может даже перетаргетировать существующий класс Pydantic, класс данных или класс TypedDict, определённый в другом Python-файле на другой тип вывода.

• 📄 Преобразует OpenAPI 3, AsyncAPI, JSON Schema, Apache Avro, XML Schema, Protocol Buffers/gRPC, GraphQL, MCP tools schememas и сырые данные (JSON/YAML/CSV) в модели на Python
• 🐍 Генерирует из существующих типов Python (Pydantic, dataclass, TypedDict) с помощью --input-model
• 🎯 Генерирует Pydantic v2, Pydantic v2 dataclass, dataclass, TypedDict или msgspec вывод

datamodel-code-generator

🚀 Generate Python data models from schema definitions in seconds.

📚 Documentation · 🧪 Playground · 💼 Lead maintainer available for work

[!NOTE] Playground privacy: Generation runs locally in your browser with Pyodide. Your schema and options are not sent to a backend. Shared repro URLs encode them in the URL fragment (#state=...), which browsers do not send to the server; the full URL can still be stored in your browser history or wherever you share it.

✨ What it does

Pick any one of the supported inputs and pick the Python model style you want as output. --input-model path/to/file.py:ClassName can even retarget an existing Pydantic, dataclass, or TypedDict class defined in another Python file to a different output type.

• 📄 Converts OpenAPI 3, AsyncAPI, JSON Schema, Apache Avro, XML Schema, Protocol Buffers/gRPC, GraphQL, MCP tool schemas, and raw data (JSON/YAML/CSV) into Python models
• 🐍 Generates from existing Python types (Pydantic, dataclass, TypedDict) via --input-model
• 🎯 Generates Pydantic v2, Pydantic v2 dataclass, dataclasses, TypedDict, or msgspec output
• 🔗 Handles complex schemas: $ref, allOf, oneOf, anyOf, enums, and nested types
• ✅ Produces type-safe, validated code ready for your IDE and type checker