Python dataclasses/Pydantic models/TypedDicts को JSON Schema में convert करें और Mock Generator से matching sample payloads बनाएँ।
किस model को JSON Schema root माना जाए, चुनें।
Parsing पूरी तरह आपके ब्राउज़र में चलता है। आपका source कभी भी पेज से बाहर नहीं जाता।
अपने Python models paste करें और तुरंत JSON Schema बनाएँ।
Dataclasses, Pydantic models, TypedDicts, lists, dicts और nested types support करता है।
यह online Python class → JSON Schema converter आपको real models (DTOs, structs और classes) से JSON Schema generate करने में मदद करता है ताकि आप payloads validate कर सकें, contracts share कर सकें और mock JSON generate कर सकें।
स्टेप 1 – अपना Python source paste करें
स्टेप 2 – Root model चुनें (जरूरत हो तो)
स्टेप 3 – JSON Schema output review करें
definitions और $ref देखें जब आपके models अन्य models को reference करते हों।स्टेप 4 – Validate करें या mock JSON generate करें
anyOf/oneOf/allOf) पर निर्भर हैं, तो result को Ajv जैसे full validator से verify करें।Schema keyword support note
Generated schemas में $ref शामिल हो सकता है और आप इसे edit करके anyOf, oneOf, या allOfजोड़ सकते/सकती हैं। Complex schemas के लिए full JSON Schema validator उपयोग करें और जरूरत हो तो mock generation से पहले dereference करें।
Schemas validate करने, mock payloads बनाने, JSON examples format करने और code व contracts sync रखने के लिए इन tools का उपयोग करें।
Testing, fixtures और documentation के लिए schema से example JSON generate करें।
Common schema keywords के विरुद्ध JSON validate करें और mismatches जल्दी ढूँढें।
JSON samples से Python types और models generate करें।
Representative JSON samples से schema बनाकर model-first schemas को complement करें।
Objects, arrays, enums और constraints के लिए schema examples और patterns explore करें।
Schema के विरुद्ध validate या docs share करने से पहले JSON examples clean करें।
आप dataclasses, Pydantic BaseModel classes, TypedDict definitions और simple type hints paste कर सकते/सकती हैं। Parser annotations से required vs optional fields, nested models, lists और dicts infer करता है।
Built-in types (str, int, float, bool) schema primitives बनते हैं। List[T]/Sequence[T] arrays, Dict[str, T] additionalProperties वाले objects, और Optional[T]/Union[..., None] optional fields बनते हैं। Enums और literals enum constraints बन सकते हैं।
हाँ। Conversion browser में locally होता है और आपका code server पर नहीं भेजा जाता। आप private models सुरक्षित रूप से convert कर सकते/सकती हैं।
Schema generate होने के बाद "Generate Mock Data" क्लिक करें—Mock Generator schema के साथ preloaded खुलेगा। Locales, array counts और optional fields configure करके realistic sample payloads बनाएँ।