🟢 Introducción

En Power Automate, trabajar con datos estructurados (como respuestas de APIs, conectores o salidas de otros pasos) es fundamental. Muchas veces recibimos un objeto JSON que contiene información valiosa pero difícil de manipular directamente.

La acción Parse JSON permite transformar ese texto JSON en un objeto reconocible, con propiedades navegables dentro del flujo. Es una de las herramientas más importantes para trabajar con APIs, Power Apps, Power BI, SharePoint y más.

🧠 Qué es / para qué sirve

Parse JSON sirve para:

• Convertir texto con formato JSON en un objeto estructurado reconocido por Power Automate.
• Facilitar el acceso a propiedades con autocompletado (ej.: body('Parse_JSON')?['name']).
• Validar la estructura del JSON para prevenir errores.
• Transformar cadenas complejas en estructuras listas para automatización.
• Trabajar con arrays, objetos anidados y datos dinámicos.

Ejemplo típico:
Llamas a una API → recibes JSON → lo pasas a Parse JSON → ya puedes usar cada propiedad fácilmente.

🧩 Sintaxis / Configuración

La acción tiene dos campos principales:

1. Content (Contenido)
   Es el JSON a procesar. Puede venir de:
   • Respuesta de un HTTP
   • Salida de Power Apps
   • Archivo
   • Compose
   • Conectores (Dataverse, SharePoint, SQL)
2. Schema (Esquema)
   Define la estructura del objeto. Lo puedes generar automáticamente usando un ejemplo con el botón “Generate from sample”.

Ejemplo de schema:

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "name": { "type": "string" },
    "age": { "type": "integer" },
    "skills": {
      "type": "array",
      "items": { "type": "string" }
    }
  }
}

💻 Ejemplos con código

🔹 Ejemplo 1 — Parse JSON de datos básicos

Contenido:

{
  "name": "Pepe,
  "age": 28
}

Una vez procesado, puedes usar:

• outputs('Parse_JSON')?['name'] → “Pepe”
• outputs('Parse_JSON')?['age'] → 28

🔹 Ejemplo 2 — Parse JSON desde respuesta HTTP

Después de un paso HTTP con API pública:

Content: body('HTTP')
Schema: lo generas desde la respuesta de ejemplo

Luego puedes acceder a:

outputs('Parse_JSON')?['results'][0]?['email']

🔹 Ejemplo 3 — Parse JSON con array desde Power Apps

Supongamos que recibes una tabla de Power Apps:

[
  {
    "Product": "Laptop",
    "Price": 1200
  },
  {
    "Product": "Mouse",
    "Price": 50
  }
]

Esto te permite usar “Apply to each” sobre outputs('Parse_JSON').

🧱 Buenas prácticas

✅ Genera el schema siempre con Generate from sample para evitar errores manuales.
✅ Evita schemas demasiado rígidos cuando los datos pueden variar.
✅ Usa ?[] para manejar valores nulos sin romper el flujo.
✅ Documenta de dónde proviene el JSON.
✅ Si la estructura puede cambiar, valida antes con condiciones.
✅ Usa Compose para examinar el JSON antes de procesarlo.

⚠️ Errores comunes

🚫 Olvidar generar un schema válido → errores de “Invalid type”.
🚫 Usar tipos incorrectos (string vs number vs integer).
🚫 Copiar JSON mal formateado → Parse JSON falla.
🚫 Asumir que siempre habrá datos en arrays.
🚫 No manejar propiedades opcionales que pueden faltar.

🔄 Variantes o alternativas

• Parse JSON + Select → para transformar datos en estructuras más limpias.
• Parse JSON + Filter array → para filtrar objetos.
• Without Parse JSON:
  • Puedes acceder a propiedades manualmente con body('HTTP')?['campo'], pero sin autocompletado.
• Use “Parse JSON” después de Compose para estandarizar datos concatenados o construidos en el flujo.

📚 Recursos oficiales

• Use data operations
• Work with data operations