Convertidor de Schema JSON a Clases (POGO/POJO)

Un POJO (Plain Old Java Object) es una clase simple en Java usada para representar datos. Generar un POJO a partir de un JSON es útil porque te permite convertir una cadena de texto sin formato (JSON) en un objeto Java fuertemente tipado. Esto significa que puedes acceder a los datos con autocompletado en tu IDE (ej. `user.getAddress().getStreet()`) y el compilador puede detectar errores de tipo, haciendo tu código mucho más seguro y fácil de manejar. Usar un generador de JSON a POJO ahorra el tiempo de escribir estas clases manualmente.

Una Dataclass es una clase de Python, introducida en la versión 3.7, diseñada específicamente para almacenar datos. Al usar el decorador `@dataclass`, Python escribe automáticamente métodos útiles como el constructor (`__init__`). La principal ventaja es escribir mucho menos código. Esta herramienta para desarrolladores te genera estas clases para que puedas trabajar con objetos en lugar de diccionarios, lo que mejora la claridad y reduce errores.

Nuestra herramienta inteligente detecta automáticamente los objetos anidados y crea una clase separada para cada uno. Por ejemplo, si tienes un objeto `user` con un campo `address` que es otro objeto, la herramienta generará una clase `User` y una clase `Address`. La clase `User` tendrá un atributo del tipo `Address`, replicando la estructura jerárquica de tu JSON.

La herramienta es lo suficientemente inteligente para manejar esto. Si tienes un arreglo de objetos, como una lista de "posts", creará una clase `Post` basada en la estructura del primer objeto de la lista y, en la clase principal, declarará el campo como una lista de ese tipo (ej. `List` en Java o `List[Post]` en Python). Esta es una función clave para trabajar con respuestas de API que devuelven múltiples resultados.

Sí. Como la mayoría de las herramientas online gratuitas de Optikit, todo el procesamiento se realiza exclusivamente en tu navegador (lado del cliente). Tu código JSON nunca se envía a nuestros servidores. Puedes usar la herramienta con total confianza, sabiendo que tus datos permanecen privados.

La herramienta utiliza una lógica simple: si un número en el JSON no tiene decimales (ej. `123`), lo interpreta como un entero (`int`). Si el número tiene decimales (ej. `123.45`), lo interpreta como un número de punto flotante (`double` en Java, `float` en Python). Si un arreglo contiene una mezcla, generalmente optará por el tipo más genérico (punto flotante) para evitar pérdida de datos.

No, esta herramienta se enfoca únicamente en generar las clases de modelo de datos. No genera el código para realizar la deserialización en sí. Sin embargo, las clases generadas (POJOs y Dataclasses) son totalmente compatibles con las librerías más populares como Jackson/Gson en Java y el módulo json (con `object_hook`) o librerías como Pydantic en Python.

Si un campo tiene un valor `null`, la herramienta no puede inferir su tipo. En esos casos, asignará un tipo genérico (`Object` en Java, `Any` en Python) para asegurar que el código sea válido. Tendrás que revisar y reemplazar manualmente `Object` o `Any` por el tipo de dato correcto que esperas recibir en ese campo.

La herramienta genera el nombre de la clase para los elementos de un arreglo intentando convertir el nombre del campo a singular (ej. "posts" se convierte en "Post"). Si el nombre resultante no es ideal, simplemente puedes hacer una búsqueda y reemplazo en el código generado para cambiarlo por el que prefieras. La estructura de la clase seguirá siendo correcta.

Actualmente, esta herramienta no interpreta JSON Schema. Funciona analizando una instancia o ejemplo de un objeto JSON. Si tienes un JSON Schema, una buena estrategia sería usar otra herramienta gratuita para generar un JSON de ejemplo a partir de tu schema y luego usar ese JSON de ejemplo aquí para generar las clases.

¡Absolutamente! El código generado es un excelente punto de partida. Siempre es una buena práctica revisarlo para asegurarte de que los nombres de las clases y los tipos de datos inferidos son exactamente lo que necesitas. Es posible que quieras añadir anotaciones adicionales (ej. `@JsonProperty` en Java) para manejar discrepancias entre los nombres de los campos JSON y tus variables, pero la estructura base generada por esta herramienta inteligente es perfectamente válida para producción.

Si ves un mensaje de error, significa que tu JSON tiene un problema de sintaxis (una coma faltante, una comilla mal puesta, etc.). Te recomendamos usar otra de nuestras herramientas Optikit: el Validador y Formateador JSON Experto. Pega tu código allí, valídalo para encontrar el error exacto, y una vez que sea válido, puedes traerlo de vuelta aquí para generar las clases.