Converti dataclass Python, modelli Pydantic e TypedDict in JSON Schema. Poi apri il Mock Generator con lo schema per creare JSON di esempio.
Scegli quale classe, dataclass o BaseModel usare come root del JSON Schema.
Il parsing avviene interamente nel tuo browser. Il sorgente non lascia mai la pagina.
Incolla classi Python per produrre un JSON Schema istantaneamente.
Supporta dataclass, BaseModel, enum, TypedDict e sintassi moderna di type hint.
Questo convertitore online classe Python → JSON Schema ti aiuta a generare JSON Schema da modelli reali (DTO, struct e classi) per validare payload, condividere contratti e generare JSON mock.
Passo 1 – Incolla il sorgente Python
Passo 2 – Seleziona il Modello root (se necessario)
Passo 3 – Controlla l’output JSON Schema
definitions e $ref quando i tuoi modelli fanno riferimento ad altri modelli.Passo 4 – Valida o genera JSON mock
anyOf/oneOf/allOf), verifica il risultato con un validatore completo come Ajv.Nota sul supporto delle keyword dello schema
Gli schemi generati possono includere $ref e possono essere modificati per includere anyOf, oneOf, o allOf. Per schemi complessi, usa un validatore JSON Schema completo e dereferenzia prima della generazione dei mock se necessario.
Usa questi strumenti per validare schemi, generare payload mock, formattare esempi JSON e mantenere allineati codice e contratti.
Genera esempi JSON dal tuo schema per test, fixture e documentazione.
Valida JSON rispetto alle keyword schema comuni e trova rapidamente le discrepanze.
Genera tipi e modelli Python da esempi JSON.
Crea uno schema da campioni JSON rappresentativi per affiancare schemi model‑first.
Esplora esempi e pattern di schema per oggetti, array, enum e vincoli.
Pulisci gli esempi JSON prima di validare rispetto a uno schema o condividere documentazione.
Il convertitore comprende classi normali, dataclass, classi Pydantic BaseModel e definizioni TypedDict. Legge annotazioni dei campi, valori di default, hint Optional/Union, valori Literal e subclass Enum per costruire JSON Schema accurati senza caricare il tuo codice.
Type hint come list[str], dict[str, Any], Optional[int], tuple[float, float] e classi o enum custom vengono mappati automaticamente a primitivi/array/oggetti/reference nello schema. Quando mancano annotazioni, lo strumento fa una semplice inferenza dai default ed emette avvisi per indicarti cosa correggere.
Sì. Sintassi moderne come PEP 585, union PEP 604 (str | None) e decorator come @dataclass(frozen=True) o @validator sono supportate. Gestisce anche hint classici typing.Optional/typing.List, quindi funziona con codice Python 3.7+.
Dopo aver generato lo schema, usa la scorciatoia "Genera dati mock" per aprire il Mock Generator con lo schema pre‑caricato. Configura locale, numero elementi array e crea subito payload di esempio per documentazione o test.