Gerador Online de JSON para JSON Schema

Como Funciona a Geração do Schema Internamente

Gerar JSON Schema a partir de exemplos JSON vai além de mapear campos para tipos. Esta ferramenta utiliza etapas essenciais para garantir correção e completude:

1. Análise Sintática: A ferramenta interpreta seu JSON conforme ECMA-404, reportando erros detalhados para entradas malformadas ou construções ambíguas.
2. Análise Estrutural: Constrói uma representação em árvore dos seus dados, classificando cada propriedade e elemento segundo os tipos principais do JSON Schema (objeto, array, string, número, inteiro, booleano, null).
3. Percurso Recursivo: Estruturas profundas e aninhadas — incluindo arrays de objetos ou arrays aninhados — são percorridas recursivamente para gerar definições aninhadas no schema.
4. Inferência e Mesclagem de Tipos: Para cada propriedade ou item do array, os tipos são inferidos. Quando propriedades ou itens possuem tipos mistos, o 'type' é expresso como um array (tipo união) conforme a especificação JSON Schema.
5. Detecção de Obrigatoriedade: Ao analisar todos os objetos em cada nível, a ferramenta distingue chaves sempre presentes (obrigatórias) e às vezes ausentes (opcionais).
6. Restrições de Valores: Sempre que possível, a ferramenta deduz enums (conjunto de valores permitidos), min/max para números, minLength/maxLength para strings e dicas de formato (como 'email', 'uri' ou 'date-time').
7. Tratamento de Casos Especiais: Atenção especial a arrays vazios, nulls e estruturas esparsas — garantindo schemas válidos que correspondem à variabilidade do mundo real.
8. Síntese do Schema: O schema final é gerado como um documento Draft-07 compatível com padrões — pronto para uso com ferramentas como Ajv, OpenAPI ou bibliotecas de geração de código.

Por Que Gerar JSON Schema? Usos Práticos

• Validação Automática: Use schemas gerados para impor contratos de dados e validar payloads em suas APIs, microsserviços ou CLIs.
• Documentação de API: Gere automaticamente documentação e exploradores interativos (Swagger, Postman) com definições precisas de dados.
• Geração de Código: Crie modelos ou validadores com tipagem segura em TypeScript, Python, Java e outras linguagens usando seu schema como fonte única de verdade.
• Geração de Dados para Testes: Ferramentas como JSON Schema Faker ou Mockaroo utilizam schemas para sintetizar dados simulados realistas para QA e testes de carga.
• Refatoração & Migração: Valide estruturas de dados legadas ou em mudança, garantindo compatibilidade conforme seu backend evolui.

Recursos Técnicos

• Compatibilidade com Draft-07 para máxima interoperabilidade com principais validadores e plataformas de design de APIs.
• Análise recursiva de qualquer profundidade de aninhamento — arrays dentro de arrays, objetos dentro de arrays e mais.
• Inferência precisa de tipos união ('type' array) para campos ou itens que variam entre amostras.
• Detecção automática de enums, comprimento, padrão, formato, min/max e outras restrições comuns.
• Suporte explícito para nulls, arrays/objetos vazios e registros parciais.
• A geração do schema ocorre completamente no navegador. Seu JSON de entrada nunca sai do seu dispositivo.

Exemplo Técnico: Do JSON Exemplo ao Schema 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"]
}

Como Usar Esta Ferramenta de JSON para JSON Schema

1. Cole ou digite seu JSON de exemplo no editor abaixo. A ferramenta aceita qualquer JSON válido, de objetos simples a estruturas profundamente aninhadas.
2. Clique em 'Gerar JSON Schema' para criar e visualizar o JSON Schema produzido.
3. Copie, edite ou baixe o schema. Integre-o diretamente em suas definições de APIs, lógica de validação ou documentação.

Exemplos de Código para Geração de Esquema a partir de JSON

Veja como gerar JSON Schema a partir de JSON em várias linguagens de programação.

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.