ऑनलाइन JSON से JSON स्कीमा जनरेटर

स्कीमा जनरेशन पीछे कैसे काम करता है

नमूना JSON से JSON स्कीमा बनाना केवल फील्ड्स को टाइप्स में मैप करने से कहीं अधिक है। यह टूल निम्नलिखित मुख्य कदमों का पालन करता है ताकि सटीकता और पूर्णता सुनिश्चित हो सके:

1. पार्सिंग: टूल आपके JSON को ECMA-404 के अनुसार पार्स करता है, त्रुटिपूर्ण इनपुट या अस्पष्ट संरचनाओं के लिए विस्तृत त्रुटि रिपोर्ट करता है।
2. संरचनात्मक विश्लेषण: यह आपके डेटा की एक वृक्ष संरचना बनाता है, प्रत्येक प्रॉपर्टी और एलिमेंट को JSON स्कीमा के मुख्य प्रकारों (ऑब्जेक्ट, एरे, स्ट्रिंग, नंबर, इंटीजर, बूलियन, नल) के अनुसार वर्गीकृत करता है।
3. पुनरावर्ती अन्वेषण: गहरे और नेस्टेड स्ट्रक्चर्स—जैसे कि ऑब्जेक्ट्स के एरेज़ या नेस्टेड एरेज़—का पुनरावृत्ति से अन्वेषण कर के नेस्टेड स्कीमा डिफ़िनिशन उत्पन्न करता है।
4. टाइप अनुमान और विलय: प्रत्येक प्रॉपर्टी या एरे आइटम के लिए टाइप्स अनुमानित किए जाते हैं। जहाँ टाइप्स मिश्रित होते हैं, वहाँ 'type' को JSON स्कीमा स्पेक के अनुसार एक एरे (यूनियन टाइप) के रूप में व्यक्त किया जाता है।
5. आवश्यक बनाम वैकल्पिक पहचान: प्रत्येक स्तर पर सभी ऑब्जेक्ट्स का विश्लेषण कर के टूल फिक्स (आवश्यक) और कभी-कभी गायब (वैकल्पिक) कीज़ में अंतर करता है।
6. मान प्रतिबंध: संभव हो तो टूल enums (स्वीकृत मानों का सेट), संख्याओं के लिए min/max, स्ट्रिंग के लिए minLength/maxLength, और प्रारूप संकेत (जैसे 'email', 'uri', या 'date-time') का अनुमान लगाता है।
7. कोने के मामले संभालना: खाली एरेज़, नल, और विरल संरचनाओं को विशेष ध्यान देकर वैध स्कीमा बनाए जाते हैं जो वास्तविक दुनिया की विविधता से मेल खाते हैं।
8. स्कीमा संश्लेषण: अंतिम स्कीमा एक मानकों के अनुरूप ड्राफ्ट-07 दस्तावेज़ के रूप में जारी किया जाता है—जो Ajv, OpenAPI, या कोड जनरेशन लाइब्रेरीज जैसी टूल्स के साथ उपयोग के लिए तैयार होता है।

JSON स्कीमा क्यों बनाएं? व्यावहारिक उपयोग

• स्वचालित सत्यापन: उत्पन्न स्कीमा का उपयोग करें डेटा अनुबंधों को लागू करने और अपने APIs, माइक्रोसर्विसेज़, या CLI इनपुट वैलिडेट करने के लिए।
• एपीआई डॉक्यूमेंटेशन: सटीक डेटा परिभाषाओं के साथ ऑटो-जनरेट किए गए दस्तावेज़ और इंटरैक्टिव एक्सप्लोरर (Swagger, Postman)।
• कोड जनरेशन: अपने स्कीमा को एकल सच्चाई स्त्रोत स्वरूप उपयोग कर के टाइप-सुरक्षित मॉडल या वैलिडेटर्स TypeScript, Python, Java जैसी भाषाओं में बनाएं।
• टेस्ट डेटा जनरेशन: JSON स्कीमा फेकर या Mockaroo जैसे टूल्स स्कीमा के आधार पर यथार्थवादी मॉक डेटा निर्माण करते हैं QA और लोड टेस्टिंग के लिए।
• रिफैक्टोरिंग और माइग्रेशन: पुराने या परिवर्तित डेटा संरचनाओं को वैलिडेट करें, यह सुनिश्चित करते हुए कि आपकी बैकएंड विकास के साथ संगत रहे।

तकनीकी विशेषताएँ

• ड्राफ्ट-07 संगतता, प्रमुख वैलिडेटर्स और API डिज़ाइन प्लेटफॉर्म के साथ अधिकतम इंटरऑपरेबिलिटी के लिए।
• किसी भी नेस्टिंग गहराई का पुनरावृत्त विश्लेषण—एरे के भीतर एरे, एरे के भीतर ऑब्जेक्ट्स, और भी बहुत कुछ।
• फील्ड या आइटम जो उदाहरणों में अलग-अलग प्रकार रखते हैं, उनके लिए सटीक यूनियन टाइप ('type' एरे) अनुमान।
• स्वचालित पहचान enums, लंबाई, पैटर्न, फॉर्मेट, min/max, और अन्य सामान्य प्रतिबंधों की।
• स्पष्ट रूप से नल, खाली एरे/ऑब्जेक्ट्स, और आंशिक रिकॉर्ड्स का समर्थन।
• स्कीमा जनरेशन पूरी तरह ब्राउज़र में होता है। आपका इनपुट JSON आपके डिवाइस को कभी नहीं छोड़ता।

तकनीकी उदाहरण: नमूना JSON से ड्राफ्ट-07 स्कीमा तक

{
  "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"]
}

इस JSON से JSON स्कीमा टूल का उपयोग कैसे करें

1. अपना उदाहरण JSON नीचे एडिटर में पेस्ट करें या टाइप करें। यह टूल किसी भी मान्य JSON को स्वीकार करता है, सरल ऑब्जेक्ट्स से लेकर गहराई से नेस्टेड संरचनाओं तक।
2. 'Generate JSON Schema' पर क्लिक करें ताकि उत्पन्न JSON स्कीमा देखें और जनरेट करें।
3. स्कीमा को कॉपी करें, संपादित करें, या डाउनलोड करें। इसे सीधे अपने API परिभाषाओं, वैलिडेशन लॉजिक या डॉक्यूमेंटेशन में इंटीग्रेट करें।

JSON से स्कीमा जनरेशन के लिए कोड उदाहरण

विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में JSON से JSON Schema कैसे उत्पन्न करें, देखें।

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.