ఆన్లైన్ JSON నుండి JSON స్కీమా జనరేటర్

స్కీమా రూపొందించే విధానం ఎలా ఉంటుంది

నమూనా JSON నుండి JSON స్కీమా రూపొందించడం అంటే కూర్పులను రకాలు కోసం మ్యాప్ చేయడం మాత్రమే కాకుండా, దీని సరైనత మరియు సమగ్రత కోసం ఈ పరికరం కింది ముఖ్య దశలను ఉపయోగిస్తుంది:

1. పార్సింగ్: ఈ పరికరం మీ JSON ను ECMA-404 ప్రకారం పార్స్ చేస్తుంది, తప్పు గల ఇన్‌పుట్ లేదా అర్థం క్లిష్టమైన నిర్మాణాలపై విపులమైన లోపాలను తెలియజేస్తుంది.
2. నిర్మాణ విశ్లేషణ: ఇది మీ డేటాను రకాలను వర్గీకరించి JSON స్కీమా ప్రాథమిక రకాలు (object, array, string, number, integer, boolean, null) కింద ఒక ట్రీ నిర్మాణం రూపొందిస్తుంది.
3. పునరావృత తిరుగు: లోతైన మరియు లోపలుగా ఉండే నిర్మాణాలు—అర్రేలు లోపల ఆబ్జెక్టులు లేదా లోపల అర్రేలు—పునరావృతంగా తిరిగి లోపల స్కీమా నిర్వచనాల కోసం స్కేనరీ.
4. రకాల అర్థం చేసుకోవడం మరియు విలీనం: ప్రతి ప్రాపర్టీ లేదా అర్రే అంశానికి రకాలు అర్థం చేసుకోబడతాయి. మిశ్రమ రకాలు ఉన్న ప్రాపర్టీలు లేదా అంశాల కోసం, JSON స్కీమా స్పెసిఫికేషన్ ప్రకారం 'type' ను అర్రే (యూనియన్ రకం)గా వ్యక్తం చేస్తుంది.
5. అవసరం vs ఐచ్ఛిక గుర్తింపు: ప్రతి లెవెల్లోని అన్ని ఆబ్జెక్టులను విశ్లేషించి పరికరం ఎప్పుడూ ఉండే (అవసరం) మరియు కొన్నిసార్లు లేని (ఐచ్ఛిక) కీలు మధ్య తేడాను గుర్తిస్తుంది.
6. విలువ పరిమితులు: సాధ్యమయితే, పరికరం ఎనమ్‌లు (అనుమతించబడిన విలువల సెట్), సంఖ్యల కోసం min/max, స్ట్రింగ్స్ కోసం minLength/maxLength, మరియు ఫార్మాట్ సూచనలు (ఉదాహరణకు 'email', 'uri', లేదా 'date-time') అర్థం చేసుకుంటుంది.
7. అసమాన సందర్భాల నిర్వహణ: ఖాళీ అర్రేలు, నల్లు విలువలు, మరియు లోపల నిర్మాణాలకు ప్రత్యేక శ్రద్ధ ఇచ్చి వాస్తవ ప్రపంచంలో మార్పులని అనుగుణంగా సరైన స్కీమాలు తయారుచేస్తుంది.
8. స్కీమా సమ్మిళితం: తుది స్కీమా ప్రమాణాలు పాటిస్తూ డ్రాఫ్ట్-07 డాక్యుమెంటుగా విడుదల చేయబడుతుంది—Ajv, OpenAPI లేదా కోడ్ జనరేషన్ లైబ్రరీలు వంటి పరికరాలతో ఉపయోగానికి సిద్ధంగా.

ఎందుకు JSON స్కీమా రూపొందించాలి? ప్రవర్తన ఉద్దేశాలు

• ఆటోమేటెడ్ వాలిడేషన్: రూపొందించిన స్కీమాలను ఉపయోగించి డేటా ఒప్పందాలను అమలుచేయండి మరియు మీ APIs, మైక్రోసర్వీసులు, CLI ల్లో వచ్చే లోడ్లను సరైనదో కాదో పరీక్షించండి.
• API డాక్యుమెంటేషన్: ఖచ్చితమైన డేటా నిర్వచనాలతో ఆటోమేటిగ్గా డాక్స్ మరియు ఇంటరాక్టివ్ ఎక్స్‌ప్లోరర్స్ (Swagger, Postman) రూపొందించండి.
• కోడ్ జనరేషన్: మీ స్కీమాను ఏకైక మూలంగా ఉపయోగించి TypeScript, Python, Java మరియు ఇతర భాషల్లో రకం-భద్ర మోడల్స్ లేదా వాలిడేటర్లు సృష్టించండి.
• టెస్ట్ డేటా జనరేషన్: JSON స్కీమా ఫేకర్ లేదా Mockaroo వంటి పరికరాలు స్కీమాలను ఉపయోగించి QA మరియు లోడ్ టెస్టింగ్ కోసం వాస్తవిక మాక్ డేటాను రూపొందిస్తాయి.
• పునఃరూపకరణ & మైగ్రేషన్: పాత లేదా మారుతున్న డేటా నిర్మాణాలను వాలిడేట్ చేసి, బ్యాక్‌ఎండ్ అభివృద్ధి సందర్భంలో సామరస్యం సాధించండి.

సాంకేతిక లక్షణాలు

• డ్రాఫ్ట్-07 అనుగుణతను కలిగి ప్రధాన వాలిడేటర్లు మరియు API డిజైన్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లతో గరిష్ఠ అంతర్లు కల్పిస్తుంది.
• ఏదైనా లోతు లోపల స్థాయిలను పునరావృతంగా విశ్లేషణ—అర్రేలలో అర్రేలు, అర్రేలలో ఆబ్జెక్టులు మరియు మరిన్ని.
• స్పష్టమైన యూనియన్ రకం ('type' అర్రే) అర్థం చేసుకోవడం విధానంలో వేరే వేరే నమూనాలు ఉన్న ఫీల్డ్స్ లేదా అంశాలకు.
• ఎనమ్‌లు, పొడవు, నమూనా, ఫార్మాట్, min/max మరియు ఇతర సాధారణ పరిమితులను స్వయంచాలకంగా గుర్తించడం.
• నల్లు విలువలు, ఖాళీ అర్రేలు/ఆబ్జెక్టులు, మరియు పార్టియల్ రికార్డులకు స్పష్టమైన మద్దతు.
• స్కీమా రూపొందింపు పూర్తిగా బ్రౌజర్‌లో నిర్వహించబడుతుంది. మీ ఇన్‌పుట్ JSON మీ డివైస్ దాటదు.

సాంకేతిక ఉదాహరణ: నమూనా JSON నుండి డ్రాఫ్ట్-07 స్కీమా

{
  "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"]
}

ఈ JSON నుండి JSON స్కీమా పరికరాన్ని ఎలా ఉపయోగించాలి

1. మీ నమూనా JSON ను క్రింద ఉన్న ఎడిటర్‌లో పేస్ట్ చేయండి లేదా టైప్ చేయండి. పరికరం ఏవైనా సరైన JSON ను అంగీకరిస్తుంది, సరళ objetos నుండి లోతైన నిర్మాణాల వరకు.
2. 'JSON స్కీమా రూపొందించండి' బటనును నొక్కి సృష్టించిన JSON స్కీమాను చూడండి.
3. స్కీమాను కాపీ చేయండి, సవరించండి లేదా డౌన్లోడ్ చేసుకోండి. దాన్ని మీ API నిర్వచనాలు, వాలిడేషన్ లాజిక్ లేదా డాక్యుమెంటేషన్ లో నేరుగా జోడించండి.

JSON నుంచి_schema_తయారీకి కోడ్ ఉదాహరణలు

వివిధ ప్రోగ్రామింగ్ భాషల్లో JSON నుండి JSON స్కీమా ఎలా ఉత్పత్తి చేయాలో చూడండి.

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.