JSON转Typescript Effect Schema类

工具简介

本工具旨在帮助开发者将复杂的JSON数据结构快速转换为Typescript Effect Schema类。通过自动推断JSON字段类型，生成符合Effect Schema规范的TS代码，极大地简化了数据验证和类型安全保障的工作，提升开发效率和代码质量。无论是简单的配置对象还是复杂的API响应结构，都能轻松转换，助力Effect-TS项目快速搭建数据模型。

如何使用

1. 在左侧或指定输入框中粘贴您想要转换的JSON数据。
2. （如果工具提供选项）根据您的需求选择Effect Schema版本或其他生成选项。
3. 点击“生成”按钮，工具将实时或异步生成对应的Typescript Effect Schema类代码。

输入参数： 需要提供一个符合JSON规范的字符串，可以是单个对象、数组或嵌套结构。工具会根据JSON结构智能推断字段类型。

输出结果： 工具会生成一份Typescript代码，其中包含一个或多个Effect Schema类（或Zod Schema兼容），可以直接复制粘贴到您的Typescript项目中。

使用示例

以下是一个将JSON对象转换为Typescript Effect Schema类的示例。

• 示例输入数据：

  {
    "userId": 1,
    "userName": "Alice",
    "email": "alice@example.com",
    "isActive": true,
    "roles": ["admin", "editor"]
  }

• 预期输出结果（Typescript Effect Schema代码）：

  import { Schema } from '@effect/schema';
  
  export const UserSchema = Schema.struct({
    userId: Schema.number,
    userName: Schema.string,
    email: Schema.string,
    isActive: Schema.boolean,
    roles: Schema.array(Schema.string)
  });
  
  export type User = typeof UserSchema.Type;

• 具体操作演示： 只需将上述JSON数据粘贴到本工具的输入区域，点击“生成”按钮，即可在输出区域获取对应的Effect Schema Typescript代码。

常见问题

• 问：本工具支持哪些输入格式？ 答：本工具目前只支持标准JSON格式的字符串作为输入，无论是单个对象、数组还是复杂的嵌套结构都能识别。
• 问：输出结果是什么格式？ 答：输出结果是可直接在Typescript项目中使用的Effect Schema定义代码，通常包含一个或多个Schema.struct定义及其对应的Typescript类型。
• 问：工具如何处理嵌套JSON对象和数组？ 答：工具能够智能地解析嵌套的JSON对象和数组，并为它们生成相应的Effect Schema结构和类型定义，保持数据的层级关系。
• 问：生成的Schema是否支持联合类型或可选字段？ 答：目前工具主要基于JSON的显式结构生成。对于可选字段，如果JSON中字段缺失，可能不会自动生成Schema.optional。对于联合类型，需要用户手动根据业务逻辑调整生成代码。

注意事项

• 请确保输入的JSON数据格式有效且符合JSON规范，否则可能导致转换失败或结果异常。
• 工具会尽力推断JSON字段的Typescript类型（如string, number, boolean, array, object），但对于更复杂的类型（如Date对象、特定的枚举值），可能需要用户手动调整生成的Schema。
• 对于JSON中缺失的字段，工具默认不会生成Schema.optional，如需可选字段，请在生成后手动修改代码。
• 本工具生成的代码仅作为基础模板，建议开发者根据实际业务需求进一步优化和完善。

Effect Schema简介

Effect Schema 是 Effect-TS 生态系统中的一个核心模块，用于定义、验证和转换数据结构。它提供了一种强大且类型安全的方式来描述你的数据模型，并支持运行时验证、序列化/反序列化以及管道操作。通过 Effect Schema，开发者可以确保应用程序的数据完整性和一致性，同时享受 Typescript 带来的静态类型检查优势，极大地提高了代码的健壮性和可维护性。

与传统的接口或类型定义相比，Effect Schema 不仅提供了类型信息，还提供了实际的验证逻辑。这意味着你可以使用相同的Schema来解析来自外部源（如API响应、数据库记录）的数据，并确保其符合预期的结构和约束。这在构建大型、复杂且对数据质量要求高的应用中尤为重要。