CSV na JSON

Pomocou nášho bezplatného online konvertora CSV na JSON môžete rýchlo a jednoducho konvertovať údaje CSV do formátu JSON. Ideálne pre vývojárov, ktorí importujú tabuľkové údaje do aplikácií, rozhraní API alebo databáz. Okamžite transformujte tabuľkové údaje CSV na štruktúrované polia objektov JSON.

Často kladené otázky

Vložte údaje CSV do vstupného poľa a kliknite na tlačidlo Konvertovať na JSON. Nástroj použije prvý riadok ako názvy vlastností a každý nasledujúci riadok prevedie na objekt JSON, pričom ako výstup vytvorí pole objektov.

Váš CSV by mal mať v prvom riadku hlavičky (názvy stĺpcov) a v ďalších riadkoch údaje. Napríklad: "meno,vek\nJohn,30\nJane,25". Hlavičky sa stanú kľúčmi objektov JSON a každý riadok s údajmi sa stane objektom v poli JSON.

Áno! Jednoducho skopírujte údaje z programu Excel, Google Sheets alebo inej tabuľkovej aplikácie a vložte ich do nástroja. Väčšina tabuľkových aplikácií sa pri kopírovaní buniek exportuje do formátu CSV.

Konvertor inteligentne rozpoznáva a zachováva typy údajov. Čísla zostávajú v JSON ako čísla a text sa konvertuje na reťazce. Správne sa rozpoznávajú a konvertujú aj logické hodnoty (true/false) a nulové hodnoty.

Nástroj správne analyzuje súbory CSV podľa štandardných konvencií CSV vrátane spracovania polí s úvodzovkami, ktoré obsahujú čiarky, nové riadky alebo iné špeciálne znaky. Tým sa zabezpečí presný prevod aj pri zložitých údajoch.

Áno, nástroj generuje správne formátovaný, platný JSON, ktorý je v súlade so všetkými špecifikáciami JSON. Výstup môžete použiť priamo v jazyku JavaScript, rozhraniach API, databázach alebo v akejkoľvek aplikácii, ktorá prijíma údaje JSON.

Prázdne bunky v CSV sa v JSON zvyčajne konvertujú na prázdne reťazce (""), zatiaľ čo skutočne chýbajúce hodnoty sa môžu stať nulovými v závislosti od nastavení konvertora. Ak má riadok menej stĺpcov ako riadok záhlavia, chýbajúce hodnoty sa môžu spracovať ako nulové, nedefinované alebo vynechané vlastnosti. Naopak, ak má dátový riadok viac stĺpcov ako hlavička, dodatočné hodnoty sa môžu ignorovať alebo priradiť všeobecným názvom vlastností. Na dosiahnutie najlepších výsledkov zabezpečte, aby váš CSV mal konzistentný počet stĺpcov, a pre chýbajúce údaje používajte explicitné prázdne reťazce alebo nulové indikátory.

Zatiaľ čo štandardný CSV používa čiarky, mnohé súbory údajov používajú stredníky (bežné v európskych lokalitách, kde je čiarka oddeľovačom desatinných miest), tabulátory (formát TSV), fajky (|) alebo iné oddeľovače. Pokročilé analyzátory CSV dokážu zistiť alebo prijať vlastné špecifikácie oddeľovačov. Ak váš CSV používa neštandardné oddeľovače, možno ho budete musieť vopred spracovať alebo použiť konvertor, ktorý podporuje konfiguráciu oddeľovačov. Hodnoty oddelené tabulátorom (TSV) sú obzvlášť bežné pre veľké súbory údajov, pretože tabulátory sa v údajoch vyskytujú zriedkavo, čím sa znižuje potreba escapovania.

Štandardný CSV je plochý a nemôže prirodzene reprezentovať hierarchické údaje. Ak chcete previesť hierarchické údaje z CSV do JSON, musíte buď: použiť bodový zápis v hlavičkách (napríklad "user.name", "user.address.city"), ktoré konvertor rozšíri na vnorené objekty, zahrnúť vzťahy ID rodič-dieťa, ktoré po konverzii ručne reštrukturalizujete, alebo použiť viacero súborov CSV so vzťahmi cudzích kľúčov. V prípade skutočne vnorených údajov zvážte použitie JSON alebo XML ako zdrojového formátu. Niektoré pokročilé konvertory podporujú operácie otočenia na vytvorenie vnorených štruktúr z plochých údajov CSV.

Konverzia veľkých súborov CSV (viac ako 10 MB) v prehliadači môže byť náročná na pamäť. Nástroje založené na prehliadači môžu mať problémy so súbormi nad 50 MB kvôli obmedzeniam pamäte JavaScriptu. V prípade veľkých súborov údajov: používajte prúdové analyzátory, ktoré spracúvajú časti namiesto načítania celého súboru do pamäte, zvážte konverziu na strane servera pri súboroch s veľkosťou nad 100 MB, sledujte varovania o výkone prehliadača a optimalizujte tak, že najprv odstránite nepotrebné stĺpce. Nástroje Node.js, ako napríklad 'csv-parser' alebo knižnica 'pandas' v jazyku Python, spracúvajú veľké súbory efektívnejšie ako konvertory v prehliadači. Pred spracovaním obrovských súborov údajov vždy testujte na malej vzorke.