JSON Swiss

JSON Swiss

Python Class → JSON Schema Generator

Input ng Python code

Naglo-load ang editor…

Output ng JSON Schema

Mga setting

Piliin kung aling model ang ituturing na JSON Schema root.

Ang parsing ay tumatakbo nang buo sa browser mo. Hindi lumalabas sa page ang source mo.

I-paste ang Python models mo para makagawa ng JSON Schema agad.

Sinusuportahan ang dataclasses, Pydantic models, TypedDicts, lists, dicts, at nested types.

Paano i-convert ang Python dataclasses, Pydantic models, at TypedDicts sa JSON Schema – step-by-step guide

Tutulungan ka ng online Python class → JSON Schema converter na ito na gumawa ng JSON Schema mula sa totoong models (DTOs, structs, at classes) para ma-validate ang payloads, ma-share ang contracts, at makagawa ng mock JSON.

  1. Hakbang 1 – I-paste ang Python source mo

    • I-paste ang models na gusto mong i-document sa kaliwang editor.
    • Isama ang referenced types sa parehong snippet para makagawa ng definitions ang schema.
    • Gamitin ang Halimbawa button para mag-load ng example at makita ang expected input format.

  2. Hakbang 2 – Piliin ang Root model (kung kailangan)

    • Kung maraming definitions ang na-detect, piliin ang root na tumutugma sa API payload mo.
    • Ang output schema ay binubuo sa paligid ng napiling root at maaaring magsama ng karagdagang definitions para sa referenced types.

  3. Hakbang 3 – Suriin ang JSON Schema output

    • Tingnan ang types, required vs. optional fields, at nested object/array structures.
    • Hanapin ang definitions at $ref kapag ang models mo ay nagre-reference sa ibang models.
    • Kopyahin o i-download ang schema para sa validation, documentation, o schema-first development.

  4. Hakbang 4 – Mag-validate o gumawa ng mock JSON

    • I-click ang Gumawa ng Mock Data para buksan ang mock generator na preloaded ang schema mo.
    • I-validate ang totoong payloads laban sa schema mo para mahuli agad ang breaking changes.
    • Kung umaasa ka sa advanced schema composition (halimbawa anyOf/oneOf/allOf), i-verify ang resulta gamit ang full validator tulad ng Ajv.

Schema keyword support note

Maaaring magsama ang generated schemas ng $ref at pwede pang i-edit para isama ang anyOf, oneOf, o allOf. Para sa complex schemas, gumamit ng full JSON Schema validator at i-dereference bago mag-mock generation kung kailangan.

Mga kaugnay na JSON Schema at code generation tools

Gamitin ang mga tool na ito para mag-validate ng schemas, gumawa ng mock payloads, mag-format ng JSON examples, at panatilihing naka-sync ang code at contracts.

JSON Schema Mock Data Generator

Gumawa ng example JSON mula sa schema mo para sa testing, fixtures, at documentation.

JSON Schema Validator

I-validate ang JSON laban sa karaniwang schema keywords at mabilis na hanapin ang mismatches.

JSON to Python Classes

Gumawa ng Python types at models mula sa JSON samples.

JSON to JSON Schema Generator

Gumawa ng schema mula sa representative JSON samples para i-complement ang model-first schemas.

JSON Schema Library

Mag-explore ng schema examples at patterns para sa objects, arrays, enums, at constraints.

JSON Formatter

Linisin ang JSON examples bago mag-validate laban sa schema o mag-share ng docs.

Mga Madalas Itanong

Anong Python code ang sinusuportahan?

Pwede kang mag-paste ng dataclasses, Pydantic BaseModel classes, TypedDict definitions, at simpleng type hints. Ina-infer ng parser ang required vs optional fields, nested models, lists, at dicts mula sa annotations.

Paano mine-map ang Python types sa JSON Schema?

Ang built-in types (str, int, float, bool) ay nagiging schema primitives. Ang List[T]/Sequence[T] ay nagiging arrays, ang Dict[str, T] ay nagiging objects na may additionalProperties, at ang Optional[T]/Union[..., None] ay tinatrato bilang optional fields. Ang enums at literals ay pwedeng maging enum constraints.

Tumatakbo ba ito nang lokal?

Oo. Lokal na tumatakbo sa browser mo ang conversion at hindi ipinapadala ang code mo sa server. Pwede mong i-convert ang private models nang ligtas.

Paano ako makakakuha ng mock JSON payloads?

Pagkatapos ma-generate ang schema, i-click ang "Generate Mock Data" para buksan ang Mock Generator na preloaded ang schema. I-configure ang locales, array counts, at optional fields para gumawa ng realistic sample payloads.

Python Class → JSON Schema Generator | JSONSwiss