CSV JSON कन्वर्टर

अपना CSV पेस्ट करें या फ़ाइल अपलोड करें, "first row is header" चालू रखें, और कन्वर्टर हर बाकी row को एक object के रूप में पढ़ता है जिसकी key उस header line से आती हैं। परिणाम object की एक JSON array है, वही shape जो अधिकांश API record list के लिए अपेक्षित करते हैं। यदि आप header option बंद कर देते हैं, तो आपको array की array मिलती है, जो named key के बिना raw row order सुरक्षित रखती है। खाली header cell predictable नाम जैसे column1 और column2 पर वापस चले जाते हैं ताकि कुछ भी गिराया न जाए। Delimiter पहली line से auto-detect होता है, या आप comma, semicolon, tab, या pipe स्वयं सेट कर सकते हैं, और आप 2, 4, या 8 space के indentation के साथ pretty-print कर सकते हैं। ऊपर अपना डेटा पेस्ट करें और एक step में स्वच्छ, copy-ready JSON पाने के लिए convert पर क्लिक करें।

CSV में data type का कोई concept नहीं है, इसलिए हर cell सादे टेक्स्ट के रूप में आता है। यदि type inference बंद है, तो कन्वर्टर सुरक्षित रहता है और हर वैल्यू को जैसा है वैसे ही रखता है, जिसका मतलब 42 और true आपके JSON में string "42" और "true" बन जाते हैं। Type inference चालू करें और parser whole number को integer में, 3.14 जैसे decimal को float में, true और false को real boolean में, और खाली, null, या n/a cell को JSON null में प्रोमोट करता है। इससे आपको ऐसा आउटपुट मिलता है जिसे आपका कोड बिना दूसरी cleanup pass के सीधे इस्तेमाल कर सकता है। trade-off यह है कि leading zero वाले zip code या ID जैसी वैल्यू उन्हें खो सकते हैं जब number के रूप में पढ़े जाते हैं, इसलिए जब आपको हर कैरेक्टर सुरक्षित रखना हो तो inference बंद रखें। ऊपर type inference option टॉगल करें और अपने downstream टूल जिस तरह डेटा अपेक्षित करता है उसके अनुरूप मैच करें।

एक flat CSV table nested structure को सीधे नहीं रख सकती, इसलिए कन्वर्टर एक flatten option देता है जो nested key को dot notation में मैप करता है। {"address": {"city": "NYC"}} जैसा object एक single column address.city बन जाता है, और गहरी nesting और अधिक dot के साथ चेन बनाती है। record के अंदर की array JSON string के रूप में एक cell में पैक की जाती हैं बजाय column में फैलाने के, इसलिए कोई डेटा चुपचाप नहीं खोया जाता। टूल पहले हर object स्कैन करता है, key का पूरा समूह उनके पहले दिखने के क्रम में एकत्र करता है, और प्रति key एक column लिखता है, इसलिए जिन record में field गायब है उन्हें बस एक खाली cell मिलती है बजाय row alignment तोड़ने के। flatten बंद रहने पर, nested object JSON टेक्स्ट के रूप में उनके column में लिखे जाते हैं। अपनी ज़रूरत का output delimiter चुनें, यदि आपके JSON में nested object है तो flatten सक्षम करें, और एक व्यवस्थित table में बदलें।

जब auto-detection चालू होती है, तो कन्वर्टर आपके CSV की पहली line जाँचता है और गिनता है कि comma, semicolon, tab, और pipe कितनी बार दिखते हैं, फिर जो सबसे अधिक आम है उसे separator चुनता है। यह सामान्य export के लिए अच्छा काम करता है, लेकिन उन फ़ाइलों पर गलत अनुमान लगा सकता है जहाँ एक quoted field में कई comma होते हैं या header असामान्य रूप से छोटा होता है। Delimiter manually सेट करने से वह अस्पष्टता दूर होती है: आप टूल को सटीक बताते हैं कि कौन सा कैरेक्टर आपका column विभाजित करता है, जिसमें space-separated डेटा भी शामिल है जिसकी auto-detection अपेक्षा नहीं कर सकती। European export अक्सर semicolon इस्तेमाल करते हैं क्योंकि comma एक decimal mark है, जबकि tab-separated फ़ाइल spreadsheet से आम हैं, इसलिए manual नियंत्रण region में मायने रखता है। यदि आपका पहला conversion misaligned दिखता है, तो auto से अपनी फ़ाइल के सटीक delimiter पर स्विच करें और सही column के लिए फिर से convert करें।

parser RFC 4180 convention का अनुसरण करता है जो spreadsheet और अधिकांश डेटा export इस्तेमाल करते हैं। double quote में लिपटे किसी भी field को एक single वैल्यू माना जाता है, भले ही उसमें delimiter या line break हो, इसलिए "Smith, John" जैसा cell दो में विभाजित होने के बजाय एक column में रहता है। quoted field के अंदर एक doubled quote, "" के रूप में लिखा गया, एक literal quote कैरेक्टर के रूप में पढ़ा जाता है बजाय field को जल्दी समाप्त करने के। यही वह है जो address, description, और multi-line note को conversion में सुरक्षित रहने देता है। यदि कोई quote खोली गई लेकिन कभी बंद नहीं हुई, तो टूल इसे error के रूप में रिपोर्ट करता है ताकि आप एक विकृत फ़ाइल को ठीक कर सकें बजाय चुपचाप गलत आउटपुट पाने के, और अप्रत्याशित column count वाली row warning के रूप में चिह्नित की जाती हैं। ऊपर एक ट्रिकी CSV पेस्ट करें और column info tab आपको दिखाएगा कि हर field कैसे parse हुआ।