Generator Online JSON ke Skema JSON

Cara Kerja Pembuatan Skema di Balik Layar

Menghasilkan Skema JSON dari contoh JSON lebih dari sekadar memetakan kolom ke tipe. Alat ini menggunakan beberapa langkah utama agar benar dan lengkap:

1. Parsing: Alat ini memparsing JSON Anda sesuai ECMA-404, melaporkan kesalahan rinci untuk input yang salah atau konstruksi ambigu.
2. Analisis Struktur: Membangun representasi pohon data Anda, mengklasifikasikan tiap properti dan elemen sesuai tipe inti JSON Schema (object, array, string, number, integer, boolean, null).
3. Penelusuran Rekursif: Struktur yang dalam dan bersarang—termasuk array berisi objek atau array bersarang—ditelusuri secara rekursif untuk menghasilkan definisi skema bersarang.
4. Inferensi dan Penggabungan Tipe: Untuk tiap properti atau elemen array, tipe diinferensi. Jika ada tipe campuran, ‘type’ dinyatakan sebagai array (tipe gabungan) sesuai spesifikasi JSON Schema.
5. Deteksi Wajib vs Opsi: Dengan menganalisis semua objek di tiap level, alat membedakan kunci yang selalu hadir (required) dan yang kadang hilang (optional).
6. Batasan Nilai: Bila memungkinkan, alat menginferensi enum (set nilai yang diperbolehkan), min/maks untuk angka, minLength/maxLength untuk string, dan petunjuk format (seperti 'email', 'uri', atau 'date-time').
7. Penanganan Kasus Tepi: Perhatian khusus diberikan pada array kosong, null, dan struktur jarang—menjamin skema valid yang sesuai variabilitas dunia nyata.
8. Sintesis Skema: Skema akhir dikeluarkan sebagai dokumen Draft-07 yang sesuai standar—siap digunakan dengan alat seperti Ajv, OpenAPI, atau pustaka pembuatan kode.

Mengapa Menghasilkan Skema JSON? Penggunaan Praktis

• Validasi Otomatis: Gunakan skema yang dihasilkan untuk menegakkan kontrak data dan memvalidasi payload yang masuk pada API, microservices, atau CLI Anda.
• Dokumentasi API: Hasilkan otomatis dokumentasi dan penjelajah interaktif (Swagger, Postman) dengan definisi data yang tepat.
• Pembuatan Kode: Buat model atau validator yang aman tipe di TypeScript, Python, Java, dan bahasa lain menggunakan skema sebagai sumber data utama.
• Pembuatan Data Uji: Alat seperti JSON Schema Faker atau Mockaroo menggunakan skema untuk mensintesis data tiruan realistis untuk pengujian QA dan beban.
• Refaktorisasi & Migrasi: Validasi struktur data lama atau berubah, memastikan kompatibilitas saat backend Anda berkembang.

Fitur Teknis

• Kompatibilitas Draft-07 untuk interoperabilitas maksimum dengan validator utama dan platform desain API.
• Analisis rekursif dengan kedalaman bersarang tak terbatas—array dalam array, objek dalam array, dan lainnya.
• Inferensi tipe gabungan ('type' array) yang akurat untuk bidang atau item yang bervariasi antar sampel.
• Deteksi otomatis enum, panjang, pola, format, min/maks, dan batasan umum lain.
• Dukungan eksplisit untuk null, array/objek kosong, dan catatan parsial.
• Pembuatan skema sepenuhnya dijalankan di dalam browser. JSON input Anda tidak pernah meninggalkan perangkat Anda.

Contoh Teknis: Dari JSON Contoh ke Skema Draft-07

{
  "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"]
}

Cara Menggunakan Alat JSON ke Skema JSON Ini

1. Tempelkan atau ketik contoh JSON Anda ke editor di bawah. Alat ini menerima JSON valid apa pun, dari objek sederhana hingga struktur sangat bersarang.
2. Klik 'Hasilkan Skema JSON' untuk membuat dan melihat Skema JSON yang dihasilkan.
3. Salin, sunting, atau unduh skema tersebut. Integrasikan langsung ke definisi API, logika validasi, atau dokumentasi Anda.

Contoh Kode untuk Generasi Skema dari JSON

Lihat cara menghasilkan Skema JSON dari JSON dalam berbagai bahasa pemrograman.

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.