Visionneuse gratuite JSONL / NDJSON

JSONL (JSON Lines) est un format dans lequel chaque ligne est un objet JSON valide, couramment utilisé pour les fichiers journaux et les flux de données.

Oui : si tous les enregistrements partagent les mêmes clés, vous pouvez les exporter en CSV.

Oui, entièrement gratuit.

Absolument. La visionneuse JSONL / NDJSON traite tout côté client, dans votre navigateur. Aucune donnée n'est envoyée ni stockée sur un serveur. Votre contenu reste privé sur votre appareil à tout moment.

Oui, la visionneuse JSONL / NDJSON est entièrement responsive et fonctionne sur smartphones et tablettes. Vous pouvez l'utiliser sur n'importe quel appareil doté d'un navigateur web moderne, sans téléchargement d'application.

Aucun compte ni inscription n'est nécessaire. Ouvrez simplement la visionneuse JSONL / NDJSON dans votre navigateur et commencez à l'utiliser immédiatement. Il n'y a ni page d'inscription obligatoire ni restriction d'utilisation.

Saisissez simplement votre contenu dans le champ prévu, ajustez les paramètres selon vos préférences, et l'outil le traitera instantanément. Vous pourrez ensuite copier le résultat dans le presse-papiers ou le télécharger.

La visionneuse JSONL / NDJSON fonctionne sur tous les navigateurs modernes, dont Chrome, Firefox, Safari, Edge et Opera. Pour une expérience optimale, utilisez la dernière version de votre navigateur préféré.

Un fichier JSON classique contient une seule valeur — généralement un tableau ou un objet unique — qui doit être lue dans son ensemble, ce qui signifie que le fichier entier doit être valide et chargé en mémoire avant de pouvoir être exploité. Le JSONL (aussi appelé JSON Lines ou NDJSON) place au contraire un objet JSON complet et autonome sur chaque ligne, séparés par des sauts de ligne. Il n'y a ni crochets englobants ni virgules entre les enregistrements, ce qui permet aux programmes d'ajouter, de diffuser et de traiter les enregistrements ligne par ligne sans analyser tout le fichier. C'est pour cela que les systèmes de logs, les jeux de données de fine-tuning OpenAI et les exports BigQuery privilégient ce format. Ce visualiseur est construit autour de cette structure ligne par ligne : il découpe votre saisie selon les sauts de ligne et lit chaque ligne comme un enregistrement à part entière, puis les affiche sous forme de tableau ou de liste JSON dépliable. Collez un fichier ci-dessus pour voir instantanément les enregistrements et le nombre de clés.

Comme le JSONL analyse chaque ligne indépendamment, un enregistrement cassé n'empêche pas le reste du fichier de se charger, mais il peut être silencieusement ignoré lors d'un import. Ce visualiseur analyse chaque ligne séparément et signale celles qui échouent dans un panneau distinct « Erreurs d'analyse », listant chaque problème avec son numéro de ligne exact et le message d'erreur JavaScript sous-jacent — par exemple une virgule finale superflue, une clé sans guillemets, ou une chaîne tronquée en cours d'écriture. Vous pouvez ainsi aller directement à la ligne fautive plutôt que de parcourir des milliers de lignes à la main ou de deviner pourquoi une tâche de fine-tuning ou un import en base de données a rejeté le lot. Les lignes vides sont ignorées, elles ne comptent donc jamais comme des erreurs. Collez votre fichier ci-dessus, cliquez sur Analyser, et les lignes malformées sont signalées par leur numéro afin que vous puissiez les corriger avant de relancer votre pipeline.

Le visualiseur propose deux façons de lire vos données et choisit automatiquement celle qui convient. La vue tableau n'apparaît que lorsque vos données sont « tabulaires » — c'est-à-dire que chaque enregistrement est un objet JSON plat — et affiche une colonne par clé et une ligne par enregistrement, ce qui est idéal pour des lignes de logs ou des exports où chaque entrée partage la même structure simple. L'en-tête montre l'union de toutes les clés rencontrées sur l'ensemble des enregistrements, si bien qu'un champ présent dans seulement quelques lignes obtient tout de même sa propre colonne. La vue liste JSON fonctionne pour tout type de données, y compris les tableaux et les objets profondément imbriqués : elle affiche un arbre numéroté et repliable sur lequel vous cliquez pour explorer, avec les chaînes, nombres, booléens et valeurs nulles colorés par type. Utilisez le tableau pour parcourir rapidement et exporter en CSV, et la liste lorsque les enregistrements sont imbriqués ou irréguliers. Collez votre fichier pour basculer entre les deux vues.

Une fois votre fichier analysé, le visualiseur détecte toutes les clés présentes dans vos enregistrements et propose un filtre simple construit à partir de ce schéma. Choisissez une clé dans le menu déroulant, saisissez une valeur dans le champ, et le tableau comme la liste se mettent à jour pour n'afficher que les enregistrements dont la valeur de cette clé contient votre texte. La recherche se fait par sous-chaîne, sans distinction de casse, si bien que saisir « error » correspond aussi bien à « ERROR » qu'à « server_error », et un badge indique combien d'enregistrements correspondent actuellement sur le total. C'est pratique pour isoler un identifiant utilisateur, un code de statut ou un type d'erreur précis dans un long fichier de logs sans avoir à l'ouvrir dans un éditeur. Le filtre pilote également les exports, de sorte que les téléchargements en tableau JSON et en CSV ne reflètent que les lignes correspondantes. Collez vos données ci-dessus, choisissez une clé, et commencez à affiner vos enregistrements.

Pour rester rapide et réactif sur les gros fichiers, le visualiseur limite le nombre d'enregistrements affichés à l'écran en une fois : le tableau montre les 100 premiers enregistrements et la liste JSON en affiche 50, avec une mention indiquant combien sont affichés par rapport au total. Il s'agit uniquement d'une limite d'affichage pour éviter que votre navigateur ne ralentisse en construisant un DOM énorme — l'ensemble complet des données reste analysé et intégralement comptabilisé. Chaque enregistrement contribue au total affiché, au nombre de clés détectées, à la vérification du caractère tabulaire, aux résultats du filtre et aux exports, si bien que rien n'est perdu. Si vous avez besoin de voir des lignes spécifiques au-delà de la fenêtre visible, utilisez le filtre par clé pour réduire les données afin que les enregistrements qui vous intéressent apparaissent. Pour travailler sur l'ensemble complet, utilisez l'export en tableau JSON ou en CSV, qui inclut toujours tous les enregistrements correspondants. Collez votre fichier ci-dessus pour commencer.