JSON Mock Data Generator

JSON Schema इनपुट

1

Generated Mock Data आउटपुट

सेटिंग्स
Array Count3

Array fields के अंदर Faker कितने objects बनाएगा, यह नियंत्रित करता है।

Optional Props80%

Non-required schema properties include होने की probability।

Seed

Reproducible Faker output के लिए इसे steady रखें।

Locale

Names, addresses और phone numbers के लिए Faker locale packs उपयोग करता है।

Batch Size

एक साथ multiple top-level records generate करें। Large batches में समय अधिक लग सकता है।

Number Distribution

Minimum और maximum constraints के बीच evenly spread।

Missing Value Probability0%

Incomplete data mimic करने के लिए nulls या missing properties introduce करें।

Dirty Value Probability0%

Validation stress-test के लिए कुछ primitive values को "N/A" जैसी strings से replace करें।

Mock Data Generate करें

Testing और development के लिए realistic mock data generate करने हेतु JSON schema दर्ज करें

Common JSON Schema types support करता है

Realistic fake data generate करता है

Data count और locale customizable

Batch mode और imperfect data simulation

JSON Schema से mock JSON data कैसे generate करें – step-by-step guide

API testing, UI prototyping, load testing और contract-driven development के लिए JSON Schema से realistic fake JSON data बनाएं।

  1. स्टेप 1 – JSON Schema दें

    • Left editor में schema paste करें या file/URL/sample से import करें।
    • जहाँ संभव हो, real API schema से शुरू करें ताकि mock data production के करीब रहे।
  2. स्टेप 2 – Schema को mock-friendly बनाएं

    • Unsupported keywords से बचें जैसे $ref, dependencies, और conditional schemas (if/then/else).
    • यदि आपकी schema में $ref, हो, तो ऐसे tool से Mock Generator खोलने की कोशिश करें जो schemas को preload और dereference करता हो (उदाहरण: code→schema pages पर “Mock Data Generate करें”).
    • Schema को types, properties, required, items, formats और constraints पर focused रखें।
  3. स्टेप 3 – Generation settings configure करें

    • Realistic names, addresses और phone numbers के लिए locale चुनें।
    • Reproducible mock data के लिए seed set करें (tests/snapshots के लिए बढ़िया)।
    • Batch size, array count, number distributions और optional-field probability adjust करें।
    • Validation और UI error handling test करने के लिए missing/dirty data simulation use करें।
  4. स्टेप 4 – Output generate करें और review करें

    • Schema constraints के अनुसार output बनाने के लिए “Mock Data Generate करें” क्लिक करें।
    • यदि values off लगें, तो schema tight करें (formats, enums, min/max) और regenerate करें।
  5. स्टेप 5 – Tests और generators में mock data उपयोग करें

    • JSON copy/download करें और unit/integration tests के लिए fixtures के रूप में उपयोग करें।
    • Generated JSON को code generators (TypeScript/Java/etc.) में feed करके matching DTOs बनाएं।

JSON Schema features के बारे में महत्वपूर्ण नोट

  • जो schemas $ref, dependencies, या if/then/else पर निर्भर हों, उन्हें mock generation से पहले simplify या dereference करना पड़ सकता है।
  • Schema validators drafts और keywords को अलग-अलग तरीके से interpret करते हैं; strict contract testing के लिए CI में full validator उपयोग करें।
उदाहरण: 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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अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Mock data generation क्या है?

Mock data generation JSON Schema definitions के आधार पर realistic fake data बनाता है। यह testing, development और prototyping के लिए उपयोगी है जब आपको ऐसा sample data चाहिए जो आपके data structure से match करता हो।

Generator कैसे काम करता है?

Generator आपके JSON Schema को analyze करता है और defined types, constraints और formats के अनुरूप data बनाता है। यह strings, numbers, booleans, arrays, objects आदि support करता है और realistic-looking values के लिए Faker का उपयोग करता है।

क्या यह सभी JSON Schema keywords support करता है?

नहीं। Mock generator practical subset (types, properties, required, items, formats, enums और basic constraints) पर focus करता है। Advanced keywords जैसे $ref, dependencies या conditional schemas के लिए simplification/dereferencing की जरूरत हो सकती है।

Output को reproducible कैसे बनाऊँ?

Settings में Seed option उपयोग करें ताकि हर बार वही data generate हो। यह consistent testing या specific datasets recreate करने के लिए उपयोगी है।

क्या मैं locale और realism control कर सकता/सकती हूँ?

हाँ। Names/addresses/phones के लिए locale चुनें और missing/dirty data simulation से incomplete या messy datasets mimic करें।

क्या मैं data volume control कर सकता/सकती हूँ?

हाँ। Per-field collections के लिए array count और top-level records के लिए batch size उपयोग करें। Optionals probability, missing-value और dirty-value sliders से sparse या messy datasets mimic हो जाते हैं।

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