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目录

1、JSON Schema 是什么？

2、什么时候需要自己写？

📍 场景 1：你定义了新的数据结构

📍 场景 2：需要严格的数据控制

3、什么时候不用自己写？

📍 场景 1：已有现成标准格式

📍 场景 2：可以通过代码自动生成

📍 场景 3：使用现成框架时

4、实际开发中的典型工作流

/5、可视化理解工具推荐

6、什么时候该犹豫？

7、终极判断标准

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1、JSON Schema 是什么？

可以理解为 「数据模板」 或 「数据合同」，就像：

1. 快递面单模板 → 规定必须填写的收件人信息（姓名、电话、地址）

2. 考试答题卡 → 限定答案必须填在指定位置的方框内

3. 乐高说明书 → 指导积木块应该怎么拼接

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2、什么时候需要自己写？

📍 场景 1：你定义了新的数据结构

▸ 就像设计新型号的乐高积木，需要自己画图纸

// 大模型生成的简历数据模板
{"type": "object","properties": {"name": {"type": "string"},"skills": {"type": "array","items": {"type": "object","properties": {"name": {"type": "string"},"level": {"enum": ["初级", "中级", "专家"]}}}}}
}

📍 场景 2：需要严格的数据控制

▸ 就像银行开户必须验证身份证号格式

// 订单数据规范
{"required": ["桌号", "菜品列表"],"properties": {"桌号": {"type": "integer"},"加急": {"type": "boolean"},"菜品列表": {"type": "array","items": {"enum": ["宫保鸡丁", "鱼香肉丝", "麻婆豆腐"]}}}
}

3、什么时候不用自己写？

📍 场景 1：已有现成标准格式

▸ 就像填写快递地址直接使用国家标准地址库

📍 场景 2：可以通过代码自动生成

▸ 工具示例（Python）：

# 自动从数据生成 Schema
from genson import SchemaBuilderdata_sample = {"user": "小明","age": 25,"hobbies": ["篮球", "编程"]
}builder = SchemaBuilder()
builder.add_object(data_sample)
print(builder.to_json(indent=2))

输出：

{"type": "object","properties": {"user": {"type": "string"},"age": {"type": "integer"},"hobbies": {"type": "array","items": {"type": "string"}}},"required": ["user", "age", "hobbies"]
}

📍 场景 3：使用现成框架时

▸ 比如用 Pydantic 模型自动生成：

from pydantic import BaseModelclass User(BaseModel):name: strage: int# 自动生成 Schema
print(User.model_json_schema())

4、实际开发中的典型工作流

1. 初期阶段：用工具自动生成基础 Schema

2. 核心业务：手动添加关键约束（如密码复杂度）

3. 持续维护：像管理代码一样做版本控制

/5、可视化理解工具推荐

1. JSON Schema Viewer ：图形化展示 Schema 结构

2. JSON Schema Form ：根据 Schema 自动生成表单

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6、什么时候该犹豫？

遇到这些情况需要谨慎：

1. 数据格式经常变动 → 考虑更灵活的校验方式

2. 性能敏感场景 → 直接使用代码校验可能更快

3. 处理非结构化数据 → 可能不需要严格 Schema

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7、终极判断标准

✅ 需要满足以下任意一条就应使用 JSON Schema：

1. 多人协作需要明确数据规范

2. 需要防止脏数据进入系统

3. 要给 AI 模型设置输出规则

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实践建议：先从自动生成工具入手，当发现自动生成的 Schema 无法满足需求时，再学习手动添加特定约束。就像先用 Word 模板写简历，再根据需求自定义修改格式。