অনলাইন JSON থেকে JSON স্কিমা জেনারেটর

স্কিমা তৈরির পেছনের প্রক্রিয়া

নমুনা JSON থেকে JSON স্কিমা তৈরি করার ক্ষেত্রে শুধু ক্ষেত্রগুলিকে টাইপের সাথে ম্যাপ করাই যথেষ্ট নয়। সঠিকতা এবং পূর্ণতার জন্য এই টুলটি কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ অনুসরণ করে:

1. পার্সিং: টুলটি ECMA-404 অনুযায়ী আপনার JSON পার্স করে, যাতে ত্রুটিপূর্ণ ইনপুট বা অস্পষ্ট গঠনসমূহের বিস্তারিত ত্রুটি রিপোর্ট করা হয়।
2. গঠনগত বিশ্লেষণ: এটি আপনার ডেটার একটি গাছের উপস্থাপনা তৈরি করে, প্রতিটি বৈশিষ্ট্য এবং উপাদানকে JSON স্কিমার প্রধান টাইপগুলোর (অবজেক্ট, অ্যারে, স্ট্রিং, নম্বর, ইন্টিজার, বুলিয়ান, নাল) মধ্যে শ্রেণিবদ্ধ করে।
3. পুনরাবৃত্তি সম্পর্দশন: গভীর ও স্তরযুক্ত গঠন — অবজেক্টের অ্যারে বা স্তরযুক্ত অ্যারে সহ — পুনরাবৃত্তি সম্পর্দশন করা হয় স্তরযুক্ত স্কিমা সংজ্ঞাগুলো তৈরি করার জন্য।
4. টাইপ অনুমান ও মার্জিং: প্রতিটি বৈশিষ্ট্য বা অ্যারে উপাদানের জন্য টাইপ অনুমান করা হয়। যেখানে বৈশিষ্ট্য বা আইটেমগুলোর মিশ্র টাইপ থাকে, সেখানকার 'type' JSON স্কিমা স্পেসিফিকেশনের অনুযায়ী একটি অ্যারে (ইউনিয়ন টাইপ) হিসেবে প্রকাশ করা হয়।
5. আবশ্যক বনাম ঐচ্ছিক সনাক্তকরণ: প্রতিটি স্তরের সব অবজেক্ট বিশ্লেষণ করে টুলটি সর্বদা উপস্থিত (আবশ্যক) এবং মাঝে মাঝে অনুপস্থিত (ঐচ্ছিক) কী গুলির মধ্যে পার্থক্য নির্ধারণ করে।
6. মান সীমাবদ্ধতা: যেখানে সম্ভব, টুলটি enums (অনুমোদিত মানের সেট), সংখ্যার জন্য min/max, স্ট্রিংয়ের জন্য minLength/maxLength এবং ফরম্যাট সংকেত (যেমন 'email', 'uri', অথবা 'date-time') অনুমান করে।
7. প্রান্তিক কেস হ্যান্ডলিং: ফাঁকা অ্যারে, নাল, এবং ছড়ানো গঠনগুলিতে বিশেষ মনোযোগ দেয়া হয় যাতে বাস্তব বিশ্বের বৈচিত্র্যের সঙ্গে সঙ্গতিপূর্ণ বৈধ স্কিমা নিশ্চিত হয়।
8. স্কিমা সংযোজন: চূড়ান্ত স্কিমা একটি মানসম্পন্ন ড্রাফট-07 ডকুমেন্ট হিসেবে প্রকাশ করা হয়—যা Ajv, OpenAPI বা কোড জেনারেশন লাইব্রেরির মতো টুলগুলোর সাথে ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত।

কেন JSON স্কিমা তৈরি করবেন? ব্যবহারিক উপায়গুলি

• স্বয়ংক্রিয় যাচাইকরণ: তৈরি স্কিমাগুলো ব্যবহার করে আপনার API, মাইক্রোসার্ভিস বা CLI গুলোর ইনকামিং পে লোড যাচাই এবং তথ্য চুক্তি প্রয়োগ করুন।
• API ডকুমেন্টেশন: স্পষ্ট ডেটা সংজ্ঞাসহ ডকুমেন্ট এবং ইন্টারেক্টিভ এক্সপ্লোরার (Swagger, Postman) স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করুন।
• কোড জেনারেশন: টাইপ-সেফ মডেল বা ভ্যালিডেটর তৈরি করুন TypeScript, Python, Java এবং অন্যান্য ভাষায়, যেখানে আপনার স্কিমা একক সত্য উৎস হিসেবে কাজ করে।
• টেস্ট ডেটা তৈরি: JSON স্কিমা ফেকর বা Mockaroo এর মতো টুলগুলি স্কিমা ব্যবহার করে বাস্তবসম্মত মক ডেটা সংশ্লেষণ করে QA ও লোড টেস্টিংয়ের জন্য।
• রিফ্যাক্টরিং এবং মাইগ্রেশন: পুরনো বা পরিবর্তিত ডেটা গঠন যাচাই করুন, নিশ্চিত করুন আপনার ব্যাকেন্ড কীভাবে বিকশিত হচ্ছে তার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।

প্রযুক্তিগত বৈশিষ্ট্যসমূহ

• প্রধান ভ্যালিডেটর এবং API ডিজাইন প্ল্যাটফর্মগুলোর সাথে সর্বোচ্চ আন্তঃপরিচালনাযোগ্যতার জন্য ড্রাফট-07 সামঞ্জস্যতা।
• যেকোন স্তরের নেস্টিংয়ের পুনরাবৃত্তি বিশ্লেষণ — অ্যারে মধ্যে অ্যারে, অ্যারের মধ্যে অবজেক্ট ইত্যাদি।
• নমুনা অনুযায়ী পরিবর্তিত ক্ষেত্র বা আইটেমের জন্য নির্ভুল ইউনিয়ন টাইপ ('type' অ্যারে) অনুমান।
• স্বয়ংক্রিয়ভাবে enums, দৈর্ঘ্য, প্যাটার্ন, ফরম্যাট, min/max এবং অন্যান্য সাধারণ সীমাবদ্ধতা সনাক্তকরণ।
• নাল, ফাঁকা অ্যারে/অবজেক্ট এবং আংশিক রেকর্ডগুলোর জন্য স্পষ্ট সমর্থন।
• স্কিমা তৈরি সম্পূর্ণ ব্রাউজারে চলে। আপনার ইনপুট JSON কখনোই আপনার ডিভাইস ত্যাগ করে না।

প্রাযুক্তিক উদাহরণ: নমুনা JSON থেকে ড্রাফট-07 স্কিমা

{
  "transaction": {
    "id": "txn_abc123",
    "amount": 99.95,
    "currency": "USD",
    "status": "completed",
    "meta": {
      "ip": "203.0.113.1",
      "tags": ["recurring", null]
    }
  },
  "refunded": false,
  "notes": null
}

{
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "type": "object",
  "properties": {
    "transaction": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "id": { "type": "string" },
        "amount": { "type": "number" },
        "currency": { "type": "string", "minLength": 3, "maxLength": 3 },
        "status": { "type": "string", "enum": ["completed"] },
        "meta": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "ip": { "type": "string", "format": "ipv4" },
            "tags": {
              "type": "array",
              "items": { "type": ["string", "null"] }
            }
          },
          "required": ["ip", "tags"]
        }
      },
      "required": ["id", "amount", "currency", "status", "meta"]
    },
    "refunded": { "type": "boolean" },
    "notes": { "type": ["null"] }
  },
  "required": ["transaction", "refunded", "notes"]
}

এই JSON থেকে JSON স্কিমা টুল ব্যবহার করার পদ্ধতি

1. নিচের এডিটরে আপনার নমুনা JSON পেস্ট করুন বা টাইপ করুন। টুলটি যেকোনো বৈধ JSON গ্রহণ করে, সাধারণ অবজেক্ট থেকে গভীর স্তরযুক্ত গঠন পর্যন্ত।
2. 'Generate JSON Schema' ক্লিক করুন এবং তৈরি JSON স্কিমা দেখুন।
3. স্কিমাটি কপি করুন, সম্পাদনা করুন বা ডাউনলোড করুন। সরাসরি আপনার API সংজ্ঞা, যাচাইকরণ লজিক বা ডকুমেন্টেশনে এটি সংযুক্ত করুন।

JSON থেকে স্কিমা তৈরি করার জন্য কোড উদাহরণ

বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ভাষায় JSON থেকে JSON Schema কীভাবে তৈরি করবেন তা দেখুন।

const generateSchema = require('jsonschema-generator');
const data = {
  name: "Alice",
  age: 30,
  isActive: true,
  tags: ["user", "admin"]
};
const schema = generateSchema(data);
console.log(JSON.stringify(schema, null, 2));

const GenerateSchema = require('generate-schema');
const data = { name: "Alice", age: 30, tags: ["admin", "user"] };
const schema = GenerateSchema.json('User', data);
console.log(JSON.stringify(schema, null, 2));

from genson import SchemaBuilder
sample = {"name": "Alice", "age": 30, "tags": ["user", "admin"]}
builder = SchemaBuilder()
builder.add_object(sample)
print(builder.to_json(indent=2))

from jsonschema_generate import generate_schema
sample = {"name": "Alice", "age": 30, "tags": ["user", "admin"]}
schema = generate_schema(sample)
print(schema)

package main
import (
  "encoding/json"
  "fmt"
  "github.com/invopop/jsonschema"
)
type User struct {
  Name string   `json:"name"
  Age  int      `json:"age"
  Tags []string `json:"tags"
}
func main() {
  schema := jsonschema.Reflect(&User{})
  out, _ := json.MarshalIndent(schema, "", "  ")
  fmt.Println(string(out))
}

# Generate Java POJOs *from* a JSON Schema, not the reverse.
# For schema generation from Java, see tools like jackson-module-jsonSchema.
# See: https://github.com/FasterXML/jackson-module-jsonSchema

using NJsonSchema;
using Newtonsoft.Json.Linq;
var sample = JObject.Parse("{\"name\":\"Alice\",\"age\":30, \"tags\":[\"user\"]}");
var schema = await JsonSchema.FromSampleJsonAsync(sample.ToString());
Console.WriteLine(schema.ToJson());

require 'vendor/autoload.php';
use Swaggest\JsonSchema\Structure\ClassStructure;
$sample = ["name" => "Alice", "age" => 30, "tags" => ["user"]];
$schema = ClassStructure::exportSchema($sample);
echo json_encode($schema, JSON_PRETTY_PRINT);

require 'json_schemer'
sample = { "name" => "Alice", "age" => 30, "tags" => ["admin", "user"] }
schema = JSONSchemer.schema(sample)
puts schema.to_json

echo '{"name":"Alice","age":30,"tags":["user","admin"]}' | genson | jq .

use schemars::JsonSchema;
use serde::Serialize;
#[derive(Serialize, JsonSchema)]
struct User {
  name: String,
  age: u32,
  tags: Vec<String>,
}
fn main() {
  let schema = schemars::schema_for!(User);
  println!("{}", serde_json::to_string_pretty(&schema).unwrap());
}

import json.schema._
case class User(name: String, age: Int, tags: List[String])
val schema = Json.schema[User]
println(schema.asSpray.prettyPrint)

# Generate schema from a TypeScript interface:
typescript-json-schema tsconfig.json User --out schema.json
# See https://github.com/YousefED/typescript-json-schema

// Dart does not have an automatic JSON Schema generator yet.
// Manually define schema as a Dart Map or use online tools.