Generador de datos mock JSON

Entrada JSON Schema

1

Salida Datos mock generados

Configuración
Cantidad en arrays3

Controla cuántos objetos crea Faker dentro de campos array.

Propiedades opcionales80%

Probabilidad de incluir propiedades no requeridas por el esquema.

Seed

Mantén esto fijo para una salida reproducible de Faker.

Locale

Faker usa paquetes de locale para nombres, direcciones y teléfonos.

Tamaño de lote

Genera múltiples registros de nivel superior a la vez. Lotes grandes pueden tardar más.

Distribución numérica

Distribución pareja entre las restricciones mínimas y máximas.

Probabilidad de valor faltante0%

Introduce nulls o propiedades ausentes para imitar datos incompletos.

Probabilidad de valor sucio0%

Reemplaza parte de valores primitivos por strings como "N/A" para estresar la validación.

Generar datos mock

Ingresa un JSON Schema para generar datos mock realistas para testing y desarrollo

Soporta tipos comunes de JSON Schema

Genera datos falsos realistas

Cantidad y locale configurables

Modo batch y simulación de datos imperfectos

Cómo generar mock JSON desde JSON Schema — guía paso a paso

Genera JSON falso realista desde un JSON Schema para pruebas de API, prototipos de UI, load testing y desarrollo guiado por contratos.

  1. Paso 1 – Proporciona un JSON Schema

    • Pega un schema en el editor izquierdo o impórtalo desde un archivo/URL/muestra.
    • Cuando sea posible, parte del schema real de tu API para mantener los mocks cerca de producción.
  2. Paso 2 – Haz el schema compatible con mock

    • Evita keywords no compatibles como $ref, dependencies, y esquemas condicionales (if/then/else).
    • Si tu schema usa $ref, prueba a abrir el Generador de mock desde una herramienta que precarga y hace dereference de schemas (por ejemplo “Generar datos mock” en páginas de código→schema).
    • Mantén el schema centrado en type, properties, required, items, formats y restricciones.
  3. Paso 3 – Configura settings de generación

    • Elige un locale para nombres, direcciones y teléfonos realistas.
    • Configura una seed para datos reproducibles (ideal para tests y snapshots).
    • Ajusta batch size, array count, distribuciones numéricas y probabilidad de campos opcionales.
    • Usa la simulación de datos faltantes/sucios para probar validación y manejo de errores de UI.
  4. Paso 4 – Genera y revisa la salida

    • Haz clic en “Generar datos mock” para producir una salida que respete las restricciones del schema.
    • Si los valores no se ven bien, ajusta el schema (formats, enums, min/max) y regenera.
  5. Paso 5 – Usa datos mock en tests y generadores

    • Copia o descarga el JSON y úsalo como fixtures para tests unitarios/integración.
    • Alimenta el JSON generado a generadores de código (TypeScript/Java/etc.) para crear DTOs compatibles.

Nota importante sobre funciones de JSON Schema

  • Los schemas que dependen de $ref, dependencies, o if/then/else deben simplificarse o hacerse dereference antes de generar datos mock.
  • Los validadores difieren en cómo interpretan drafts y keywords; para pruebas estrictas, usa un validador completo en CI.
Ejemplo: JSON Schema → mock JSON
// JSON Schema (input)
{
  "type": "object",
  "properties": {
    "id": { "type": "string", "format": "uuid" },
    "email": { "type": "string", "format": "email" },
    "active": { "type": "boolean" },
    "createdAt": { "type": "string", "format": "date-time" }
  },
  "required": ["id", "email", "active", "createdAt"]
}

// Mock JSON (output example)
{
  "id": "9b1deb4d-3b7d-4bad-9bdd-2b0d7b3dcb6d",
  "email": "[email protected]",
  "active": true,
  "createdAt": "2024-03-01T10:15:00.000Z"
}

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Preguntas frecuentes

¿Qué es la generación de datos mock?

La generación de datos mock crea datos falsos realistas a partir de definiciones de JSON Schema. Es útil para testing, desarrollo y prototipado cuando necesitas muestras que coincidan con tu estructura.

¿Cómo funciona el generador?

Analiza tu JSON Schema y crea datos que cumplen tipos, restricciones y formatos. Soporta strings, numbers, booleans, arrays, objects y formatos comunes como email, date y UUID.

¿Qué opciones de generación hay disponibles?

Abre el panel de settings para ajustar la salida: tamaño de arrays, batch size y locale, fija una seed, elige distribuciones numéricas, ajusta la probabilidad de campos opcionales y simula datos faltantes o sucios para pruebas de resiliencia.

¿Qué funciones de schema están soportadas?

Soporta tipos básicos, propiedades de objetos, arrays, string formats, enums, const, restricciones min/max y keywords de composición comunes como anyOf/oneOf/allOf. Esquemas con $ref, dependencies o condicionales if/then/else pueden requerir simplificación o dereference antes de generar mock.

¿Cómo hago que la generación sea reproducible?

Usa la opción seed en settings para generar los mismos datos cada vez. Esto ayuda en escenarios de testing consistentes o cuando necesitas recrear un dataset específico.

¿Puedo controlar el volumen de datos?

Sí. Usa array count para colecciones por campo y batch size para el número de registros top-level. La probabilidad de opcionales y los sliders de valores faltantes/sucios te ayudan a imitar datasets escasos o desordenados.

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