Convertisseur JSON vers CSV

Qu'est-ce que CSV et pourquoi convertir depuis JSON ?

// Input JSON
[
  { "id": 1, "name": "Alice", "role": "admin" },
  { "id": 2, "name": "Bob", "role": "editor" }
]

// Output CSV (RFC 4180 preset: comma + CRLF + no BOM)
id,name,role
1,Alice,admin
2,Bob,editor

// Same input with Stringify mode + nested data
[
  { "id": 1, "tags": ["a", "b"] }
]

// Becomes
id,tags
1,"[""a"",""b""]"

Fonctionnalités clés

Exemples

[{"id":1,"name":"Alice Chen","email":"alice@example.com","role":"admin"},{"id":2,"name":"Bob Garcia","email":"bob@example.com","role":"editor"},{"id":3,"name":"Carol Singh","email":"carol@example.com","role":"viewer"},{"id":4,"name":"Dan Müller","email":"dan@example.com","role":"viewer"}]

[{"id":1001,"title":"Bug: login redirects to 404","state":"open","labels":["bug","priority:high"],"user":{"login":"alice"}},{"id":1002,"title":"Feature: dark mode toggle","state":"open","labels":["enhancement"],"user":{"login":"bob"}},{"id":1003,"title":"Docs: update README","state":"closed","labels":["docs","good-first-issue"],"user":{"login":"carol"}}]

[{"_id":{"$oid":"6634a1b2c3d4e5f600000001"},"email":"alice@example.com","metadata":{"signupDate":"2026-01-15T10:30:00Z","preferences":{"newsletter":true,"theme":"dark"}}},{"_id":{"$oid":"6634a1b2c3d4e5f600000002"},"email":"bob@example.com","metadata":{"signupDate":"2026-02-20T14:15:00Z","preferences":{"newsletter":false,"theme":"light"}}}]

{"event":"signup","user":"alice","ts":1715000000}
{"event":"login","user":"alice","ts":1715000060}
{"event":"checkout","user":"alice","ts":1715000300}

[{"id":"ord-001","customer":{"name":"Alice Chen","email":"alice@example.com","address":{"city":"Seattle","country":"US"}},"items":[{"sku":"SKU-100","qty":2},{"sku":"SKU-205","qty":1}]},{"id":"ord-002","customer":{"name":"Bob Garcia","email":"bob@example.com","address":{"city":"Madrid","country":"ES"}},"items":[{"sku":"SKU-100","qty":1}]}]

[{"name":"GET /users returns 200","status":"pass","duration":142},{"name":"POST /users creates record","status":"pass","duration":287},{"name":"GET /users/999 returns 404","status":"fail","duration":98,"error":"Expected 404, got 500"},{"name":"DELETE /users/1 returns 204","status":"pass","duration":156}]

Comment utiliser

1. 1

   Collez votre JSON

   Entrez ou collez votre JSON dans le champ de saisie ci-dessus. L'outil accepte les tableaux d'objets, les objets uniques et NDJSON (JSON ligne par ligne) — détecté automatiquement. Vous pouvez aussi cliquer sur « Charger un exemple » pour essayer un échantillon comme une réponse d'API REST, un export MongoDB ou un journal d'événements NDJSON.

2. 2

   Choisissez un préréglage (ou ajustez les Options)

   Cliquez sur RFC 4180 (par défaut), Excel (point-virgule EU + BOM), TSV (Tab) ou Pipe pour viser un format cible en un clic. Ouvrez le panneau Options pour un contrôle fin : Délimiteur, En-tête, Guillemets (Auto/Toujours), Fin de ligne (LF/CRLF), BOM et Imbriqué (Aplatir/Stringifier).

3. 3

   Copiez ou téléchargez le CSV

   Cliquez sur Copier pour récupérer le CSV dans votre presse-papiers, ou sur Télécharger pour le sauvegarder en fichier .csv (.tsv avec le préréglage TSV) prêt pour Excel, Google Sheets, PostgreSQL COPY ou tout pipeline de données. Pour les allers-retours, cliquez sur Inverser le sens pour reconvertir le CSV en JSON sur place.

Pièges courants de conversion

42

[{"value": 42}]

[
  {"name": "GET /users", "status": "pass"},
  {"name": "GET /users/999", "status": "fail", "error": "500"}
]

// Output CSV (note empty cell in row 1)
name,status,error
GET /users,pass,
GET /users/999,fail,500

{"id": 9007199254740993}
// JavaScript reads as 9007199254740992 (precision lost)

{"id": "9007199254740993"}
// CSV preserves the string; Excel displays exactly

name,role
Smith, Jr.,admin
// Parser reads 3 columns: "Smith", " Jr.", "admin"

name,role
"Smith, Jr.",admin
// Parser reads 2 columns: "Smith, Jr.", "admin"

id,name,price
1,Alice,1,234.56
// Excel-EU mis-parses 1,234.56 as two columns

// Excel preset output: ; + CRLF + BOM
id;name;price
1;Alice;1234,56
// Excel-EU reads cleanly with comma decimal

[
  {"event": "signup"},
  {"event": "login"}
]
// Detected as a regular JSON array (works, but not NDJSON path)

{"event": "signup"}
{"event": "login"}
// Each line is one JSON value — auto-detected as NDJSON

Cas d'utilisation courants

Réponse d'API vers tableur

Collez une réponse d'API REST (tableau d'objets utilisateur/commande/événement) et obtenez un CSV tabulaire propre prêt pour Excel, Google Sheets ou Numbers. Le cas d'usage le plus courant — analystes et chefs de produit ont besoin de données en forme de tableur, les ingénieurs livrent du JSON depuis le backend.

Export MongoDB vers entrepôt de données

Convertissez la sortie JSON de mongoexport (avec wrappers $oid et documents metadata imbriqués) en CSV pour le chargement dans BigQuery, Snowflake ou Redshift. Le mode Stringifier préserve la forme imbriquée sans perte quand les outils en aval supportent JSON-en-cellule.

Triage des issues GitHub

Tirez les issues depuis /repos/{owner}/{repo}/issues, collez le JSON et obtenez un CSV plat avec id, title, state, labels et user.login comme colonnes. Déposez dans Sheets pour filtrer, trier et assigner pendant la planification de sprint.

Revue de journal d'événements NDJSON

Les logs en streaming depuis Cloud Logging, Datadog, Vector ou votre propre pipeline arrivent souvent en NDJSON (.ndjson, .jsonl). Collez le contenu du fichier directement — détecté automatiquement — et obtenez un CSV pour une analyse ad hoc sans monter un vrai pipeline ETL.

Extraction de commandes e-commerce

Convertissez du JSON de commande imbriqué (customer.address.city, tableau items) en CSV plat pour la finance, l'exécution ou la revue antifraude. Le mode Aplatir produit une colonne par champ feuille, prêt à charger dans Excel pour des rapports ad hoc.

Rapport de tests Postman/Newman

Les exports de tests Postman incluent des lignes de formes mixtes (certaines avec champs error optionnels). Collez le JSON, obtenez un CSV avec toutes les clés unionées et les cellules manquantes remplies — parfait pour partager les rapports de tests échoués avec les non-ingénieurs dans Sheets.

Détails techniques

Analyseur à machine à états RFC 4180

Les deux directions utilisent un véritable analyseur à automate fini suivant RFC 4180. Les états incluent UnquotedField, QuotedField, AfterQuote, RowEnd et EndOfInput. L'analyseur gère correctement les champs entre guillemets contenant le délimiteur, les CR/LF intégrés dans les champs entre guillemets, les guillemets doubles échappés (doublés, comme "") et les sauts de ligne en fin. Cela produit une sortie qui fait des allers-retours sans perte via le module csv de Python, PostgreSQL COPY, AWS S3 SELECT et tout analyseur conforme.

Algorithme de détection des grands entiers

Avant de passer le JSON par JSON.parse() (qui arrondirait silencieusement les grands entiers via IEEE 754), l'outil exécute un scan regex sur le texte JSON brut à la recherche de littéraux entiers en dehors de la plage sûre (-2^53+1 à 2^53-1). Quand détectés, les chemins de champ affectés sont enregistrés et une bannière d'avertissement Grand entier apparaît sous la sortie. Le rédacteur CSV préserve alors ces valeurs sous forme de chaînes, garantissant une précision exacte via Excel, Google Sheets et tout consommateur en aval conscient du texte.

BOM et encodage UTF-8 pour Excel

Toute l'entrée et la sortie sont en UTF-8. Le BOM UTF-8 optionnel (0xEF 0xBB 0xBF) est ajouté en préfixe à la sortie quand le bouton BOM est activé ou quand le préréglage Excel est sélectionné. Excel sur Windows utilise le BOM pour détecter l'encodage UTF-8 — sans cela, Excel retombe sur la locale système (Windows-1252 aux US, Windows-1251 en Russie, etc.) et corrompt les caractères non-ASCII. Les analyseurs modernes (csv Python, Pandas, jq, PostgreSQL) n'ont généralement pas besoin du BOM et peuvent l'inclure comme caractère parasite au début de la première cellule, donc laissez le BOM désactivé pour les pipelines non-Excel.

Bonnes pratiques

Choisissez un préréglage avant d'ajuster les options

Les préréglages RFC 4180, Excel, TSV et Pipe ajustent cinq options à la fois (délimiteur, fin de ligne, mode guillemets, BOM, en-tête). Choisissez d'abord le préréglage le plus proche, puis ajustez les options individuelles seulement si nécessaire — cela évite l'erreur courante de basculer une option et d'en oublier une autre (par exemple, passer au point-virgule mais laisser LF, qu'Excel-EU sur Windows analyse encore mal).

Aplatir pour l'analyse, Stringifier pour les allers-retours

Utilisez Aplatir quand la destination est Excel, Sheets ou une analyse ponctuelle — les clés pointées produisent la disposition de tableur la plus propre. Utilisez Stringifier quand vous avez besoin d'un aller-retour CSV → JSON → CSV sans perte de données — les tableaux et objets survivent en JSON dans une seule cellule. Basculer en cours d'export et relancer est peu coûteux ; choisissez selon le consommateur.

Utilisez le BOM uniquement pour Excel

Le BOM UTF-8 est requis pour qu'Excel sur Windows détecte correctement l'encodage. Tous les autres analyseurs (csv Python, Pandas, jq, PostgreSQL COPY, BigQuery) soit ignorent le BOM, soit l'incluent comme caractère parasite au début de la première cellule, cassant les noms de colonnes. Laissez le BOM désactivé pour les pipelines et activez-le (ou utilisez le préréglage Excel) seulement quand la destination est Excel.

Conservez les grands ID comme chaînes dans le JSON

Les ID Snowflake de Twitter, ID Discord, champs Long de MongoDB et resourceVersion K8s sont des entiers 64 bits qui dépassent la plage sûre de JavaScript (2^53 - 1). Stockez-les comme chaînes JSON ("id": "9007199254740993") avant de convertir — le CSV préservera les chiffres exactement, tandis qu'un littéral numérique serait silencieusement arrondi par JSON.parse().

Validez la forme des lignes avant le chargement

Les lignes de formes mixtes (certains objets avec des clés que d'autres n'ont pas) sont fusionnées avec des cellules vides dans la sortie, et l'outil affiche un avertissement Notes de schéma. Pour les consommateurs à schéma strict (BigQuery, Redshift COPY), validez que toutes les lignes partagent les mêmes clés avant l'export — ou gérez explicitement les valeurs manquantes dans votre pipeline. Utilisez notre Formateur JSON pour inspecter d'abord la forme de l'entrée.

Questions fréquentes