मुफ़्त JSONL / NDJSON व्यूअर
JSONL (न्यूलाइन-डिलिमिटेड JSON) फ़ाइलों को टेबल या फ़ॉर्मैटेड JSON सूची के रूप में देखें और एक्सप्लोर करें। मुफ़्त, तेज़ और पूरी तरह आपके ब्राउज़र में, बिना साइन-अप के।
अपडेट किया गया
JSONL / NDJSON Viewer
View and explore JSONL (newline-delimited JSON) files as a table or formatted JSON list. Filter and export.
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
JSONL क्या है?
JSONL (JSON Lines) एक फ़ॉर्मेट है जिसमें प्रत्येक पंक्ति एक मान्य JSON ऑब्जेक्ट होती है, जिसका उपयोग आमतौर पर लॉग फ़ाइलों और डेटा स्ट्रीम के लिए किया जाता है।
क्या मैं JSONL को CSV में बदल सकता हूँ?
हाँ — यदि सभी रिकॉर्ड में एक ही कुंजियाँ हों, तो आप उन्हें CSV के रूप में निर्यात कर सकते हैं।
क्या यह मुफ़्त है?
हाँ, पूरी तरह मुफ़्त।
क्या इस टूल के साथ मेरा डेटा सुरक्षित है?
बिल्कुल। JSONL / NDJSON व्यूअर सब कुछ आपके ब्राउज़र में क्लाइंट-साइड प्रोसेस करता है। कोई भी डेटा किसी सर्वर पर अपलोड या संग्रहीत नहीं किया जाता। आपकी सामग्री हर समय आपके डिवाइस पर निजी रहती है।
क्या JSONL / NDJSON व्यूअर मोबाइल डिवाइस पर काम करता है?
हाँ, JSONL / NDJSON व्यूअर पूरी तरह रिस्पॉन्सिव है और स्मार्टफ़ोन व टैबलेट पर काम करता है। आप इसे किसी भी आधुनिक वेब ब्राउज़र वाले डिवाइस पर इस्तेमाल कर सकते हैं — किसी ऐप डाउनलोड की ज़रूरत नहीं।
क्या इस टूल का उपयोग करने के लिए मुझे खाता बनाना होगा?
किसी खाते या पंजीकरण की ज़रूरत नहीं है। बस अपने ब्राउज़र में JSONL / NDJSON व्यूअर खोलें और तुरंत उपयोग शुरू करें। कोई साइन-अप अवरोध या उपयोग प्रतिबंध नहीं है।
मैं JSONL / NDJSON व्यूअर का उपयोग कैसे करूँ?
बस दिए गए फ़ील्ड में अपना इनपुट दर्ज करें, अपनी पसंद के अनुसार कोई भी सेटिंग समायोजित करें, और टूल इसे तुरंत प्रोसेस कर देगा। इसके बाद आप परिणाम को क्लिपबोर्ड पर कॉपी कर सकते हैं या डाउनलोड कर सकते हैं।
कौन से ब्राउज़र समर्थित हैं?
JSONL / NDJSON व्यूअर Chrome, Firefox, Safari, Edge और Opera सहित सभी आधुनिक ब्राउज़रों में काम करता है। सर्वोत्तम अनुभव के लिए अपने पसंदीदा ब्राउज़र के नवीनतम संस्करण का उपयोग करें।
JSONL और एक सामान्य JSON फ़ाइल में क्या अंतर है?
एक सामान्य JSON फ़ाइल में एक ही वैल्यू होती है — आमतौर पर एक सिंगल ऐरे या ऑब्जेक्ट — जिसे पूरा पढ़ना ज़रूरी होता है, इसलिए किसी भी चीज़ का उपयोग होने से पहले पूरी फ़ाइल का वैलिड और मेमोरी में लोडेड होना ज़रूरी है। JSONL (जिसे JSON Lines या NDJSON भी कहा जाता है) इसके बजाय हर लाइन पर एक पूरा, स्वतंत्र JSON ऑब्जेक्ट रखता है, जो लाइन ब्रेक से अलग होते हैं। इसमें कोई घेरने वाले ब्रैकेट्स नहीं होते और रिकॉर्ड्स के बीच कोई कॉमा नहीं होता, जिससे प्रोग्राम पूरी फ़ाइल को पार्स किए बिना रिकॉर्ड्स को एक-एक लाइन करके जोड़, स्ट्रीम और प्रोसेस कर सकते हैं। यही वजह है कि लॉगिंग सिस्टम, OpenAI फ़ाइन-ट्यूनिंग डेटासेट्स, और BigQuery एक्सपोर्ट्स इसे पसंद करते हैं। यह व्यूअर इसी लाइन-बाय-लाइन स्ट्रक्चर के आधार पर बनाया गया है: यह आपके इनपुट को लाइन ब्रेक पर स्प्लिट करता है और हर लाइन को उसका अपना रिकॉर्ड मानकर पढ़ता है, फिर उन्हें टेबल या कोलैप्सिबल JSON लिस्ट के रूप में दिखाता है। रिकॉर्ड्स और key काउंट्स तुरंत देखने के लिए ऊपर एक फ़ाइल पेस्ट करें।
मैं कैसे पता करूँ कि मेरी JSONL फ़ाइल में कौन-सी लाइन गड़बड़ है?
चूँकि JSONL हर लाइन को अलग-अलग पार्स करता है, एक टूटा हुआ रिकॉर्ड बाकी फ़ाइल को लोड होने से नहीं रोकेगा, लेकिन वह किसी इंपोर्ट के दौरान चुपचाप स्किप हो सकता है। यह व्यूअर हर लाइन को स्वतंत्र रूप से पार्स करता है और जो भी लाइन फेल होती है उसे एक अलग "Parse errors" पैनल में रिपोर्ट करता है, जिसमें हर समस्या को उसके सटीक लाइन नंबर और अंतर्निहित JavaScript एरर मैसेज के साथ सूचीबद्ध किया जाता है — उदाहरण के लिए एक trailing कॉमा, बिना कोट वाली key, या लिखते समय बीच में कट गई कोई स्ट्रिंग। इससे आप हज़ारों लाइनों को हाथ से खंगालने या यह अंदाज़ा लगाने के बजाय, सीधे दोषी रो तक पहुँच सकते हैं कि फ़ाइन-ट्यूनिंग जॉब या डेटाबेस इंपोर्ट ने बैच को क्यों रिजेक्ट किया। खाली लाइनों को नज़रअंदाज़ किया जाता है, इसलिए खाली रो कभी एरर के रूप में नहीं गिनी जातीं। अपनी फ़ाइल ऊपर पेस्ट करें, Parse पर क्लिक करें, और किसी भी गड़बड़ लाइन को नंबर के साथ चिह्नित कर दिया जाएगा ताकि आप अपनी पाइपलाइन दोबारा चलाने से पहले उसे ठीक कर सकें।
मुझे टेबल व्यू कब इस्तेमाल करना चाहिए और JSON लिस्ट व्यू कब?
व्यूअर आपका डेटा पढ़ने के दो तरीके देता है और खुद ही चुनता है कि कौन-सा सही बैठता है। टेबल व्यू तभी दिखता है जब आपका डेटा "tabular" हो — यानी हर रिकॉर्ड एक फ्लैट JSON ऑब्जेक्ट हो — और यह हर key के लिए एक कॉलम और हर रिकॉर्ड के लिए एक रो बनाता है, जो लॉग लाइनों या ऐसे एक्सपोर्ट्स के लिए आदर्श है जहाँ हर एंट्री की बनावट एक जैसी सरल होती है। हेडर में सभी रिकॉर्ड्स में देखी गई हर key का यूनियन दिखता है, इसलिए जो फ़ील्ड केवल कुछ रो में मौजूद है उसे भी अपना अलग कॉलम मिलता है। JSON लिस्ट व्यू किसी भी डेटा के लिए काम करता है, जिसमें ऐरे और गहराई से नेस्टेड ऑब्जेक्ट भी शामिल हैं: यह एक नंबर वाला, कोलैप्सिबल ट्री दिखाता है जिसमें आप क्लिक करके अंदर जा सकते हैं, जहाँ स्ट्रिंग्स, नंबर्स, बूलियन और null को टाइप के अनुसार रंगों में कोड किया गया है। तेज़ी से स्कैन करने और CSV एक्सपोर्ट के लिए टेबल इस्तेमाल करें, और जब रिकॉर्ड्स नेस्टेड या अनियमित हों तो लिस्ट इस्तेमाल करें। दोनों के बीच स्विच करने के लिए अपनी फ़ाइल पेस्ट करें।
मैं JSONL रिकॉर्ड्स को फ़िल्टर करके केवल अपनी पसंद की रो कैसे दिखाऊँ?
एक बार आपकी फ़ाइल पार्स हो जाने के बाद, व्यूअर आपके रिकॉर्ड्स में मौजूद हर key का पता लगाता है और उसी स्कीमा से बना एक सिंपल फ़िल्टर देता है। ड्रॉपडाउन से कोई भी key चुनें, बॉक्स में एक वैल्यू टाइप करें, और टेबल व सूची अपडेट होकर केवल वे रिकॉर्ड्स दिखाएँगी जिनकी उस key की वैल्यू में आपका टेक्स्ट मौजूद है। यह मैच केस-इनसेंसिटिव सबस्ट्रिंग सर्च होता है, इसलिए "error" टाइप करने पर "ERROR" और "server_error" दोनों मैच होते हैं, और एक बैज दिखाता है कि कुल रिकॉर्ड्स में से कितने अभी मैच कर रहे हैं। यह किसी एक यूज़र ID, एक स्टेटस कोड, या एक एरर टाइप को बिना फ़ाइल को एडिटर में खोले, एक लंबे लॉग के अंदर अलग करने के लिए बेहद काम आता है। यह फ़िल्टर एक्सपोर्ट्स को भी चलाता है, इसलिए JSON Array और CSV डाउनलोड में केवल मैच होने वाली रो ही शामिल होती हैं। ऊपर अपना डेटा पेस्ट करें, एक key चुनें, और अपने रिकॉर्ड्स को छाँटना शुरू करें।
जब मेरी फ़ाइल में इससे ज़्यादा रिकॉर्ड्स हैं तो व्यूअर केवल 100 रिकॉर्ड्स ही क्यों दिखाता है?
बड़ी फ़ाइलों पर तेज़ और रिस्पॉन्सिव बने रहने के लिए, व्यूअर एक बार में स्क्रीन पर बनाए जाने वाले रिकॉर्ड्स की संख्या सीमित रखता है: टेबल पहले 100 रिकॉर्ड्स दिखाती है और JSON लिस्ट पहले 50 दिखाती है, साथ ही एक नोट यह भी बताता है कि कुल में से कितने दिखाए जा रहे हैं। यह केवल एक रेंडरिंग सीमा है ताकि आपका ब्राउज़र एक विशाल DOM बनाते समय धीमा न पड़ जाए — पूरा डेटासेट फिर भी पार्स किया जाता है और पूरी तरह गिना जाता है। हर रिकॉर्ड रिकॉर्ड टोटल, डिटेक्ट की गई key काउंट, tabular जाँच, फ़िल्टर के नतीजों, और एक्सपोर्ट्स को चलाता है, इसलिए कुछ भी छूटता नहीं है। अगर आपको दिखाई देने वाली विंडो से आगे की खास रो देखनी हैं, तो key फ़िल्टर का इस्तेमाल करके डेटा को इतना सीमित करें कि आपकी काम की रो दिखाई देने लगें। पूरे सेट के साथ काम करने के लिए, JSON Array या CSV एक्सपोर्ट का इस्तेमाल करें, जिसमें हमेशा हर मैच होने वाला रिकॉर्ड शामिल रहता है। शुरू करने के लिए ऊपर अपनी फ़ाइल पेस्ट करें।
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JSONL / NDJSON व्यूअर के बारे में
JSONL / NDJSON व्यूअर एक फ्री टूल है जिससे आप बिना कोई कोड लिखे newline-delimited JSON फ़ाइलें खोल सकते हैं और उन्हें एक्सप्लोर कर सकते हैं। अपना डेटा पेस्ट करें, Parse पर क्लिक करें, और हर लाइन को उसका अपना JSON रिकॉर्ड मानकर पढ़ा जाता है, फिर उसे स्क्रॉल होने वाली टेबल या एक्सपैंड की जा सकने वाली JSON लिस्ट के रूप में दिखाया जाता है। यह उन डेवलपर्स, डेटा इंजीनियर्स और एनालिस्ट्स के लिए बनाया गया है जो लॉग फ़ाइलों, API एक्सपोर्ट्स और मशीन-लर्निंग डेटासेट्स के साथ काम करते हैं जो इसी फ़ॉर्मैट में आते हैं, और जो जल्दी से यह देखना चाहते हैं कि अंदर क्या है।
JSONL — जिसे JSON Lines या NDJSON (newline-delimited JSON) भी कहा जाता है — एक ऐसा फ़ॉर्मैट है जिसमें फ़ाइल की हर लाइन अपने आप में एक पूरा, स्वतंत्र JSON ऑब्जेक्ट होती है। एक बड़े JSON ऐरे के उलट, इसमें रिकॉर्ड्स को एक-एक लाइन करके जोड़ा जा सकता है और पूरी फ़ाइल को मेमोरी में लोड किए बिना स्ट्रीम या प्रोसेस किया जा सकता है, यही वजह है कि कई लॉगिंग सिस्टम, OpenAI फ़ाइन-ट्यूनिंग डेटासेट्स, BigQuery और डेटा पाइपलाइनों के लिए यह डिफ़ॉल्ट एक्सपोर्ट फ़ॉर्मैट है।
व्यूअर आपका डेटा कैसे पढ़ता है
अपना कंटेंट बॉक्स में पेस्ट करें और टूल इसे लाइन ब्रेक पर स्प्लिट करता है, खाली लाइनों को नज़रअंदाज़ करता है, और बाकी बची हर लाइन को अलग-अलग पार्स करता है। पार्स होते ही आपको तुरंत एक सारांश मिलता है: कितने रिकॉर्ड्स मिले, उनमें कितनी अलग-अलग keys मौजूद हैं, और क्या डेटा टेबुलर है। किसी डेटासेट को "Tabular" तब चिह्नित किया जाता है जब हर रिकॉर्ड एक फ्लैट JSON ऑब्जेक्ट हो, जो कि वह स्थिति है जो रो और कॉलम में साफ़-साफ़ फिट बैठती है।
दो व्यू उपलब्ध हैं:
- Table — टेबुलर डेटा के लिए दिखाई जाती है, जिसमें सभी रिकॉर्ड्स से इकट्ठा की गई हर key के लिए एक कॉलम और हर ऑब्जेक्ट के लिए एक रो होती है। हेडर में देखी गई हर key का यूनियन दिखता है, इसलिए जो फ़ील्ड केवल कुछ रिकॉर्ड्स में मौजूद है उसे भी अपना अलग कॉलम मिलता है।
- JSON List — किसी भी डेटा के लिए एक नंबर वाला, कोलैप्सिबल ट्री, जिसमें ऐरे और गहराई से नेस्टेड ऑब्जेक्ट भी शामिल हैं। नोड्स पहले कुछ लेवल तक एक्सपैंड होकर शुरू होते हैं और आप नेस्टेड स्ट्रक्चर में जाने के लिए क्लिक करते हैं, जहाँ स्ट्रिंग्स, नंबर्स, बूलियन और null को रंगों के अनुसार कोड किया गया है ताकि टाइप्स को एक नज़र में पहचानना आसान हो।
बड़ी फ़ाइलों पर इंटरफ़ेस को रिस्पॉन्सिव बनाए रखने के लिए, टेबल पहले 100 रिकॉर्ड्स दिखाती है और लिस्ट पहले 50 दिखाती है; पूरा डेटासेट फिर भी रिकॉर्ड काउंट्स, फ़िल्टरिंग और एक्सपोर्ट्स को चलाता है।
गड़बड़ लाइनों को पकड़ना
चूँकि हर लाइन को अलग-अलग पार्स किया जाता है, एक टूटा हुआ रिकॉर्ड बाकी डेटा को लोड होने से नहीं रोकता। जो भी लाइन पार्स नहीं हो पाती उसे उसके सटीक लाइन नंबर और अंतर्निहित एरर मैसेज के साथ अलग से रिपोर्ट किया जाता है, ताकि आप सीधे किसी बेकार कॉमा, बिना कोट वाली key, या अधूरी लिखी गई एंट्री तक पहुँच सकें। इससे JSONL व्यूअर किसी फ़ाइल को फ़ाइन-ट्यूनिंग जॉब या इंपोर्ट में भेजने से पहले वैलिडेट करने का एक तेज़ तरीका बन जाता है, वरना एक ही खराब रो की वजह से पूरा बैच रिजेक्ट हो सकता है।
फ़िल्टर करना और एक्सपोर्ट करना
एक सिंपल फ़िल्टर आपको डिटेक्ट किए गए स्कीमा में से कोई भी key चुनने देता है और केवल उन रिकॉर्ड्स को दिखाता है जिनकी उस key की वैल्यू में आपका टाइप किया हुआ टेक्स्ट मौजूद है। यह मैच केस-इनसेंसिटिव सबस्ट्रिंग सर्च होता है, और एक बैज दिखाता है कि कुल रिकॉर्ड्स में से कितने अभी मैच कर रहे हैं — यह किसी एक यूज़र ID, स्टेटस कोड या एरर टाइप को एक लंबे लॉग में अलग करने के लिए काम आता है।
इसके बाद आप जो देख रहे हैं उसे एक्सपोर्ट कर सकते हैं:
- JSON Array — (फ़िल्टर किए गए) रिकॉर्ड्स को एक स्टैंडर्ड, प्रिटी-प्रिंटेड JSON ऐरे में लपेटता है, यह तब उपयोगी है जब आगे इस्तेमाल होने वाला टूल लाइन-डिलिमिटेड इनपुट की बजाय एक ऐरे की उम्मीद करता है।
- CSV — टेबुलर डेटा के लिए उपलब्ध है, जिसमें कॉमा या कोट वाली वैल्यूज़ को सुरक्षित तरीके से एस्केप किया जाता है, ताकि नतीजा सीधे स्प्रेडशीट में फिट हो जाए।
डिज़ाइन से ही प्राइवेट
सब कुछ आपके ब्राउज़र में स्थानीय रूप से होता है। आपकी फ़ाइल कभी किसी सर्वर पर अपलोड नहीं होती, इसलिए लॉग लाइनें, कस्टमर रिकॉर्ड्स, या मालिकाना ट्रेनिंग डेटा आपकी अपनी मशीन पर ही रहता है। कोई साइन-अप नहीं, फ़ाइल-साइज़ की कोई अकाउंट लिमिट नहीं, और इंस्टॉल करने के लिए कुछ नहीं — ऊपर अपना JSONL पेस्ट करें और एक्सप्लोर करना शुरू करें।