Schémas et génération de types
Choisissez le nombre et la graine : chaque instance est validée par le schéma.
Le schéma et les données restent dans ce navigateur, sans téléversement.
Vérifiez le schéma, puis lancez la génération.
Données d’exemple depuis un JSON Schema permet de préparer des tests quand le contrat existe déjà mais que les enregistrements manquent. Décrivez les valeurs autorisées et les propriétés obligatoires sans recopier de données de production.
Ce générateur de mock crée des échantillons JSON synthétiques. Le schéma décrit chaque résultat ; le nombre demandé contrôle uniquement la collection extérieure. Les relations métier entre champs ne sont pas déduites de leur nom.
Conservez ensemble le schéma, la graine et les paramètres. Une même version du moteur reproduit le même lot de données reproductibles. Le cas reste partageable même si les données réelles de l’application évoluent ensuite.
Le mode Bornes recherche des extrémités possibles pour les nombres, les longueurs et les tailles de collection. Une validation indépendante contrôle chaque candidat. Une contrainte inconnue arrête la génération au lieu de devenir une valeur de remplacement trompeuse.
Les valeurs initiales sont 5 résultats et la graine 42. Si la racine du schéma est un tableau, chaque résultat est lui-même un tableau. minItems et maxItems déterminent sa taille interne. Graine : entier de 0 à 4294967295.
Choisissez Normal ou Bornes, puis Générer ou Ctrl/Cmd+Enter. Une modification rend immédiatement l’ancien export indisponible. Arrêter annule le travail en cours ; un ancien worker ne peut pas remplacer un résultat plus récent.
Corrigez les contraintes signalées et relancez. Exemple et Effacer présentent le remplacement avant Appliquer et permettent un rétablissement. JSONL conserve une instance complète sur chaque ligne, sans indentation multilignes.
properties, required et additionalProperties déterminent les propriétés produites. Une propriété facultative absente diffère d’une valeur null présente : cette dernière doit être autorisée par le schéma de la propriété.
Les unions type, enum et const sont évaluées avec les contraintes voisines. Un nombre figurant dans enum ne peut pas être retenu s’il dépasse la borne maximum du même schéma.
uniqueItems rend uniques les éléments de chaque tableau, sans imposer que tous les résultats du lot soient différents. Les limites de longueur, de nombre d’éléments et de propriétés sont également prises en compte.
JSON ajoute toujours un tableau extérieur, même pour un résultat. JSONL place une valeur JSON indépendante sur chaque ligne, objet, tableau ou primitive. Le schéma fourni valide les résultats individuels, pas cette enveloppe d’export. JSON utilise une indentation fixe de deux espaces ; JSONL garde chaque instance sur une ligne.
Seul le sous-ensemble draft-07 présenté dans les règles est accepté. Les références et mots-clés non pris en charge sont signalés ; les déclarations d’autres drafts ne sont pas interprétées comme équivalentes.
La validation examine des données existantes. Données d’exemple depuis un JSON Schema suit le sens inverse : le schéma sert à construire de nouvelles instances, qui sont ensuite vérifiées indépendamment.
Réglez le nombre entre 1 et 100. Le résultat JSON est toujours un tableau de ces instances, même pour une seule. Le nombre ne remplace pas les contraintes de taille des tableaux internes.
Chaque instance publiée passe une validation indépendante du sous-ensemble accepté. Si une contrainte est inconnue, contradictoire ou trop coûteuse à satisfaire, l’outil échoue explicitement au lieu de fournir un résultat partiel.
Non. Lecture, génération et validation ont lieu dans le navigateur chargé. Le schéma n’est pas envoyé à une API et aucune référence distante n’est récupérée.
Une contrainte à ajouter ?
Utilisez Données d’exemple depuis un JSON Schema sur un petit contrat, puis comparez les modes Normal et Bornes selon les assertions de vos tests.
Conservez le schéma et les paramètres avec le fichier pour qu’un collègue puisse rejouer exactement le même cas.