Для конвертации JSON в структуру данных вам потребуется использовать библиотеку парсинга JSON в вашем выбранном языке программирования. Например, в Python вы можете использовать библиотеку json для этого:
```python
import json
json_data = '{"training": {"title": "Run", "duration": "30 minutes", "distance": "5 km"}}'
data = json.loads(json_data)
print(data)
```
Чтобы улучшить структуру модели для парсинга JSON файла с информацией о тренировке, рекомендуется использовать строго типизированные структуры данных, такие как классы или структуры, чтобы избежать ошибок при обращении к полям. Также следует проверить данные на наличие всех необходимых полей перед их использованием. Например, для данного JSON файла можно создать следующую структуру модели:
```python
class Training:
def __init__(self, title, duration, distance):
self.title = title
self.duration = duration
self.distance = distance
json_data = '{"training": {"title": "Run", "duration": "30 minutes"}}'
data = json.loads(json_data)
if "training" in data:
training_data = data["training"]
title = training_data.get("title")
duration = training_data.get("duration")
distance = training_data.get("distance")
if title and duration: # проверка наличия обязательных полей
training = Training(title, duration, distance)
print(training.title, training.duration, training.distance)
else:
print("Missing required fields")
else:
print("No training data found")
```
Таким образом, с помощью строго типизированной структуры и проверок наличия необходимых полей вы сможете избежать ошибок при обработке данных и обращении к ним.