Generatore di dati mock JSON

Input JSON Schema

1

Output Dati mock generati

Impostazioni
Numero elementi array3

Controlla quanti oggetti Faker crea nei campi array.

Proprietà opzionali80%

Probabilità di includere proprietà non richieste dallo schema.

Seed

Mantienilo costante per ottenere output Faker riproducibili.

Locale

Faker usa pacchetti locale per nomi, indirizzi e numeri di telefono.

Dimensione batch

Genera più record top-level in una volta. Batch più grandi possono richiedere più tempo.

Distribuzione numeri

Distribuzione uniforme tra i vincoli minimi e massimi definiti.

Probabilità valori mancanti0%

Introduci null o proprietà mancanti per simulare dati incompleti.

Probabilità valori sporchi0%

Sostituisci una parte dei valori primitivi con stringhe come "N/A" per stress-testare la validazione.

Genera dati mock

Inserisci uno schema JSON per generare dati mock realistici per test e sviluppo

Supporta i tipi comuni di JSON Schema

Genera dati fittizi realistici

Numero di dati e locale personalizzabili

Modalità batch e simulazione di dati imperfetti

Come generare dati mock JSON da JSON Schema – guida passo‑passo

Genera dati JSON fittizi realistici da un JSON Schema per test API, prototipazione UI, load testing e sviluppo guidato dal contratto.

  1. Passo 1 – Fornisci un JSON Schema

    • Incolla uno schema nell’editor di sinistra o importalo da file/URL/esempio.
    • Quando possibile, parti dallo schema reale della tua API per mantenere i mock vicini alla produzione.
  2. Passo 2 – Rendi lo schema adatto ai mock

    • Evita keyword non supportate come $ref, dependencies, e schemi condizionali (if/then/else).
    • Se il tuo schema usa $ref, prova ad aprire il Mock Generator da uno strumento che pre-carica e dereferenzia gli schemi (ad esempio “Genera dati mock” nelle pagine code→schema).
    • Mantieni lo schema focalizzato su type, properties, required, items, formats e constraints.
  3. Passo 3 – Configura le impostazioni di generazione

    • Scegli un locale per nomi, indirizzi e numeri di telefono realistici.
    • Imposta un seed per dati mock riproducibili (ottimo per test e snapshot).
    • Regola batch size, numero elementi array, distribuzioni numeriche e probabilità dei campi opzionali.
    • Usa la simulazione di dati mancanti/sporchi per testare validazione e gestione errori UI.
  4. Passo 4 – Genera e rivedi l’output

    • Fai clic su “Genera dati mock” per produrre un output che rispetta i vincoli dello schema.
    • Se i valori non ti convincono, rendi lo schema più restrittivo (formati, enum, min/max) e rigenera.
  5. Passo 5 – Usa i mock in test e generatori

    • Copia o scarica il JSON e usalo come fixture per test unitari/integrati.
    • Passa il JSON generato ai code generator (TypeScript/Java/ecc.) per creare DTO coerenti.

Nota importante sulle funzionalità JSON Schema

  • Schemi che si basano su $ref, dependencies, o if/then/else devono essere semplificati o dereferenziati prima della generazione mock.
  • I validator di schema differiscono per interpretazione di draft e keyword; usa un validatore completo in CI per contract testing rigoroso.
Esempio: JSON Schema → JSON mock
// 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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Domande frequenti

Cos’è la generazione di dati mock?

La generazione di dati mock crea dati fittizi realistici basati su definizioni JSON Schema. È utile per test, sviluppo e prototipazione quando servono dati di esempio che rispettano la struttura.

Come funziona il generatore?

Il generatore analizza il tuo JSON Schema e crea dati conformi ai tipi, vincoli e formati definiti. Supporta stringhe, numeri, booleani, array, oggetti e formati stringa come email, date e UUID.

Quali opzioni di generazione sono disponibili?

Apri il pannello impostazioni per regolare l’output: controlla dimensioni degli array, batch size e locale, blocca un seed di randomizzazione, seleziona distribuzioni numeriche, regola la probabilità di proprietà opzionali e simula anche dati mancanti o sporchi per test di resilienza.

Quali funzionalità dello schema sono supportate?

Il generatore supporta tipi base, proprietà degli oggetti, array, formati stringa, enum, valori const, vincoli min/max e keyword di composizione comuni come anyOf/oneOf/allOf. Schemi che usano $ref, dependencies o condizioni if/then/else potrebbero dover essere semplificati o dereferenziati prima della generazione mock.

Come posso rendere la generazione riproducibile?

Usa l’opzione seed nel pannello impostazioni per generare gli stessi dati ogni volta. È utile per scenari di test consistenti o per ricreare dataset specifici.

Posso controllare il volume dei dati?

Sì. Usa il numero elementi array per collezioni per campo e la dimensione batch per il numero di record top-level. I controlli per probabilità di opzionali, valori mancanti e valori sporchi ti aiutano a simulare dataset radi o disordinati.

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