Gerador de dados mock em JSON

Entrada JSON Schema

1

Saída Dados mock gerados

Configurações
Quantidade em arrays3

Controla quantos objetos o Faker cria dentro de campos de array.

Propriedades opcionais80%

Chance de incluir propriedades não obrigatórias do schema.

Seed

Mantenha isto fixo para obter saída do Faker reproduzível.

Locale

O Faker usa pacotes de locale para nomes, endereços e telefones.

Tamanho do lote

Gere múltiplos registros top-level de uma vez. Lotes maiores podem demorar mais.

Distribuição numérica

Distribuição uniforme entre seus limites mínimo e máximo definidos.

Probabilidade de valor ausente0%

Introduza nulls ou propriedades ausentes para simular dados incompletos.

Probabilidade de valor sujo0%

Substitua parte dos valores primitivos por strings como "N/A" para estressar a validação.

Gerar dados mock

Insira um JSON Schema para gerar dados mock realistas para testes e desenvolvimento

Suporta tipos comuns de JSON Schema

Gera dados falsos realistas

Quantidade e locale personalizáveis

Modo lote e simulação de dados imperfeitos

Como gerar dados mock em JSON a partir de JSON Schema – guia passo a passo

Gere dados JSON falsos realistas a partir de um JSON Schema para testes de API, prototipação de UI, testes de carga e desenvolvimento orientado por contrato.

  1. Etapa 1 – Forneça um JSON Schema

    • Cole um schema no editor à esquerda ou importe de um arquivo/URL/exemplo.
    • Quando possível, comece pelo schema real da sua API para manter os mocks próximos da produção.
  2. Etapa 2 – Torne o schema amigável para mock

    • Evite keywords não suportadas como $ref, dependencies, e schemas condicionais (if/then/else).
    • Se seu schema usa $ref, tente abrir o Mock Generator a partir de uma ferramenta que pré-carrega e faz dereference de schemas (por exemplo “Gerar dados mock” nas páginas code→schema).
    • Mantenha o schema focado em types, properties, required, items, formats e constraints.
  3. Etapa 3 – Configure as opções de geração

    • Escolha um locale para nomes, endereços e números de telefone realistas.
    • Defina uma seed para dados mock reproduzíveis (ótimo para testes e snapshots).
    • Ajuste tamanho do lote, quantidade em arrays, distribuições numéricas e probabilidade de campos opcionais.
    • Use simulação de dados ausentes/sujos para testar validação e tratamento de erros na UI.
  4. Etapa 4 – Gere e revise a saída

    • Clique em “Gerar dados mock” para produzir uma saída que siga as constraints do seu schema.
    • Se os valores parecerem estranhos, refine o schema (formatos, enums, min/max) e regenere.
  5. Etapa 5 – Use dados mock em testes e geradores

    • Copie ou baixe o JSON e use como fixtures para testes unitários/de integração.
    • Envie o JSON gerado para geradores de código (TypeScript/Java/etc.) para criar DTOs correspondentes.

Observação importante sobre recursos do JSON Schema

  • Schemas que dependem de $ref, dependencies, ou if/then/else precisam ser simplificados ou dereferenciados antes da geração de mock.
  • Validadores de schema interpretam drafts e keywords de formas diferentes; use um validador completo no CI para contract testing rigoroso.
Exemplo: 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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Perguntas Frequentes

O que é geração de dados mock?

Geração de dados mock cria dados falsos realistas com base em definições de JSON Schema. É útil para testes, desenvolvimento e prototipação quando você precisa de dados de exemplo que correspondam à sua estrutura.

Como o gerador funciona?

O gerador analisa seu JSON Schema e cria dados que seguem os tipos, constraints e formatos definidos. Ele suporta strings, números, booleanos, arrays, objetos e vários formatos de string como email, data e UUID.

Quais opções de geração estão disponíveis?

Abra o painel de configurações para ajustar a saída: controle tamanho de arrays, tamanho do lote e locale, fixe uma seed de randomização, selecione distribuições numéricas, ajuste probabilidade de propriedades opcionais e simule dados ausentes ou sujos para checagens de resiliência.

Quais recursos de schema são suportados?

O gerador suporta tipos básicos, propriedades de objetos, arrays, formatos de string, enums, valores const, constraints min/max e keywords de composição comuns como anyOf/oneOf/allOf. Schemas que usam $ref, dependencies ou condicionais if/then/else podem precisar ser simplificados ou dereferenciados antes da geração de mock.

Como tornar a geração reproduzível?

Use a opção de seed no painel de configurações para gerar os mesmos dados sempre. Isso é útil para cenários de teste consistentes ou quando você precisa recriar conjuntos específicos.

Posso controlar o volume de dados?

Sim. Use quantidade em arrays para coleções por campo e tamanho do lote para número de registros top-level. Controles de probabilidade de opcionais, valores ausentes e valores sujos ajudam a simular datasets esparsos ou bagunçados.

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