Çevrimiçi JSON'dan JSON Şemasına Dönüştürücü

Şema Oluşturmanın Arkasındaki İşleyiş

Örnek JSON’dan JSON Şeması üretmek, sadece alanları tiplere eşlemekten öte bir süreçtir. Bu araç doğruluk ve tamlık için şu önemli adımları uygular:

1. Ayrıştırma: Araç, JSON verinizi ECMA-404’e uygun şekilde ayrıştırır ve hatalı veya belirsiz girdilerde detaylı hata raporu verir.
2. Yapısal Analiz: Verinizin ağaç şeklinde temsili oluşturulur; her özellik ve öğe JSON Şema’nın temel tiplerine (nesne, dizi, metin, sayı, tam sayı, mantıksal, null) göre sınıflandırılır.
3. Yinelenen Gezinme: Derin ve iç içe yapılar—nesne dizileri veya iç içe diziler dahil—özyinelemeli olarak gezilerek iç içe şema tanımları oluşturulur.
4. Tip Çıkarımı ve Birleştirme: Her özellik veya dizi elemanı için tipler çıkarılır. Karışık tip varsa, JSON Şema standardına uygun şekilde 'type' dizi (birleşik tip) olarak ifade edilir.
5. Zorunlu ve İsteğe Bağlı Alanların Tespiti: Her seviye için tüm nesneleri analiz ederek, her zaman bulunan (zorunlu) ve bazen eksik olan (isteğe bağlı) anahtarlar ayrılır.
6. Değer Kısıtlamaları: Mümkün olduğunda, araç enum (izin verilen değerler kümesi), sayılar için min/max, metinler için minLength/maxLength ve format ipuçları ('email', 'uri', 'date-time' gibi) çıkarır.
7. İstisnai Durumların İşlenmesi: Boş diziler, null değerler ve seyrek yapılar özel dikkatle işlenir—gerçek dünya varyasyonuna uygun geçerli şemalar sağlanır.
8. Şema Sentezi: Nihai şema, Ajv, OpenAPI veya kod üretim kütüphaneleri ile uyumlu, standartlara uygun Draft-07 belgesi olarak çıktı verilir.

Neden JSON Şeması Oluşturmalısınız? Pratik Kullanımlar

• Otomatik Doğrulama: Oluşturulan şemalarla veri sözleşmelerini uygulayın ve API'larınız, mikroservisleriniz veya CLI araçlarınız için gelen verileri doğrulayın.
• API Dokümantasyonu: Doğru veri tanımlarıyla otomatik doküman ve etkileşimli keşif araçları (Swagger, Postman) oluşturun.
• Kod Üretimi: Tür güvenli modeller veya doğrulayıcılar için TypeScript, Python, Java gibi dillerde tek kaynak olarak şemanızı kullanın.
• Test Verisi Oluşumu: JSON Schema Faker veya Mockaroo gibi araçlar, QA ve yük testleri için gerçekçi sahte veriler üretmek amacıyla şemaları kullanır.
• Yeniden Düzenleme & Göç: Eski veya değişen veri yapılarını doğrulayarak, arka uç sistemleriniz evrildikçe uyumluluk sağlayın.

Teknik Özellikler

• Önde gelen doğrulayıcılar ve API tasarım platformları ile maksimum uyumluluk için Draft-07 desteği.
• Her seviyede iç içe yapılar için özyinelemeli analiz—diziler içinde diziler, nesneler içinde diziler ve daha fazlası.
• Örnekler arasında değişen alanlar veya öğeler için doğru birleşik tip ('type' dizisi) çıkarımı.
• Enum, uzunluk, desen, format, min/max ve diğer yaygın kısıtlamaların otomatik tespiti.
• Null, boş dizi/nesne ve kısmi kayıtlar için açık destek.
• Şema oluşturma tamamen tarayıcıda çalışır. Girdi JSON veriniz cihazınızdan hiç ayrılmaz.

Teknik Örnek: Örnek JSON’dan Draft-07 Şemaya

{
  "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"]
}

Bu JSON'dan JSON Şemasına Aracı Nasıl Kullanılır

1. Örnek JSON verinizi aşağıdaki editöre yapıştırın veya yazın. Araç, basit nesnelerden derin iç içe yapılara kadar geçerli tüm JSON'ları kabul eder.
2. 'JSON Şeması Oluştur' butonuna tıklayarak oluşturulan JSON Şemasını görüntüleyin.
3. Şemayı kopyalayın, düzenleyin ya da indirin. API tanımlarınıza, doğrulama mantığınıza veya dokümantasyonunuza doğrudan entegre edin.

JSON'den Şema Oluşturma için Kod Örnekleri

Çeşitli programlama dillerinde JSON'dan JSON Şeması nasıl oluşturulur, öğrenin.

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.