CSV ke JSON
Konversi data CSV ke dalam format JSON dengan cepat dan mudah dengan konverter CSV ke JSON online gratis kami. Sempurna untuk pengembang yang mengimpor data spreadsheet ke dalam aplikasi, API, atau database. Mengubah data CSV tabular menjadi array objek JSON terstruktur secara instan.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Rekatkan data CSV Anda ke dalam kolom input dan klik tombol Konversi ke JSON. Alat ini akan menggunakan baris pertama sebagai nama properti dan mengonversi setiap baris berikutnya menjadi objek JSON, membuat larik objek sebagai keluaran.
CSV Anda harus memiliki judul di baris pertama (nama kolom) dan data di baris berikutnya. Sebagai contoh: 'nama,umur\nJohn,30\nJane,25'. Header menjadi kunci objek JSON, dan setiap baris data menjadi objek dalam larik JSON.
Ya! Cukup salin data Anda dari Excel, Google Spreadsheet, atau aplikasi spreadsheet apa pun dan tempelkan ke dalam alat ini. Sebagian besar aplikasi spreadsheet mengekspor ke format CSV saat Anda menyalin sel.
Konverter secara cerdas mendeteksi dan mempertahankan tipe data. Angka tetap sebagai angka dalam JSON, dan teks dikonversi menjadi string. Nilai boolean (benar/salah) dan nilai null juga dikenali dan dikonversi dengan benar.
Alat ini mengurai file CSV dengan benar mengikuti konvensi CSV standar, termasuk menangani bidang yang dikutip yang berisi koma, baris baru, atau karakter khusus lainnya. Hal ini memastikan konversi yang akurat bahkan dengan data yang kompleks.
Ya, alat ini menghasilkan JSON yang diformat dengan benar dan valid yang sesuai dengan semua spesifikasi JSON. Anda dapat menggunakan output secara langsung dalam JavaScript, API, database, atau aplikasi apa pun yang menerima data JSON.
Sel kosong dalam CSV biasanya dikonversi menjadi string kosong ("") di JSON, sementara nilai yang benar-benar hilang mungkin menjadi nol tergantung pada pengaturan konverter. Jika sebuah baris memiliki lebih sedikit kolom daripada baris header, nilai yang hilang dapat ditangani sebagai null, tidak terdefinisi, atau properti yang dihilangkan. Sebaliknya, jika baris data memiliki lebih banyak kolom daripada header, nilai tambahan dapat diabaikan atau ditetapkan ke nama properti umum. Untuk hasil terbaik, pastikan CSV Anda memiliki jumlah kolom yang konsisten dan gunakan string kosong eksplisit atau indikator null untuk data yang hilang.
Meskipun CSV standar menggunakan koma, banyak set data menggunakan titik koma (umum di wilayah Eropa yang menggunakan koma sebagai pemisah desimal), tab (format TSV), pipa (|), atau pemisah lainnya. Pengurai CSV tingkat lanjut dapat mendeteksi atau menerima spesifikasi pembatas khusus. Jika CSV Anda menggunakan pemisah non-standar, Anda mungkin perlu memprosesnya terlebih dahulu atau menggunakan konverter yang mendukung konfigurasi pemisah. Nilai yang dipisahkan oleh tab (TSV) sangat umum digunakan untuk kumpulan data yang besar karena tab jarang muncul dalam data, sehingga mengurangi kebutuhan untuk meloloskan data.
CSV standar bersifat datar dan tidak dapat merepresentasikan data hirarkis secara alami. Untuk mengonversi data hirarkis dari CSV ke JSON, Anda perlu: menggunakan notasi titik pada tajuk (seperti 'user.name', 'user.address.city') yang diperluas oleh konverter menjadi objek bersarang, menyertakan hubungan ID induk-anak yang secara manual direstrukturisasi setelah konversi, atau menggunakan beberapa file CSV dengan hubungan kunci asing. Untuk data yang benar-benar bersarang, pertimbangkan untuk menggunakan JSON atau XML sebagai format sumber. Beberapa konverter tingkat lanjut mendukung operasi pivot untuk membuat struktur bersarang dari data CSV datar.
Mengonversi file CSV yang besar (10MB+) di browser dapat memakan banyak memori. Alat berbasis browser mungkin mengalami kesulitan dengan file berukuran lebih dari 50MB karena keterbatasan memori JavaScript. Untuk kumpulan data yang besar: gunakan pengurai streaming yang memproses potongan-potongan daripada memuat seluruh berkas ke dalam memori, pertimbangkan konversi sisi server untuk berkas yang berukuran lebih dari 100MB, perhatikan peringatan kinerja peramban, dan optimalkan dengan menghapus kolom-kolom yang tidak perlu terlebih dahulu. Alat bantu Node.js seperti 'csv-parser' atau pustaka 'pandas' Python menangani berkas berukuran besar dengan lebih efisien daripada konverter berbasis peramban. Selalu uji dengan sampel kecil sebelum memproses kumpulan data yang besar.
