Conversor JSON para CSV

O que é CSV e por que converter de 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""]"

Recursos Principais

Exemplos

[{"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}]

Como Usar

1. 1

   Cole seu JSON

   Insira ou cole seu JSON no campo de entrada acima. A ferramenta aceita arrays de objetos, objetos únicos e NDJSON (JSON delimitado por linha) — detectado automaticamente. Você também pode clicar em «Carregar exemplo» para experimentar uma amostra como uma resposta de API REST, exportação do MongoDB ou log de eventos NDJSON.

2. 2

   Escolha um preset (ou ajuste as Opções)

   Clique em RFC 4180 (padrão), Excel (ponto e vírgula EU + BOM), TSV (Tab) ou Pipe para configurar um formato de destino em um clique. Abra o painel de Opções para controle fino: Delimitador, Cabeçalho, Aspas (Auto/Sempre), Quebra de linha (LF/CRLF), BOM e Aninhados (Achatar/Stringify).

3. 3

   Copie ou Baixe o CSV

   Clique em Copiar para levar o CSV para a área de transferência, ou em Baixar para salvá-lo como arquivo .csv (.tsv com o preset TSV) pronto para o Excel, Google Sheets, PostgreSQL COPY ou qualquer pipeline de dados. Para round-trips, clique em Inverter direção para converter CSV de volta para JSON no lugar.

Armadilhas Comuns de Conversão

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

Casos de Uso Comuns

Resposta de API para Planilha

Cole uma resposta de API REST (array de objetos de usuário/pedido/evento) e obtenha um CSV tabular limpo pronto para o Excel, Google Sheets ou Numbers. O caso de uso mais comum — analistas e PMs precisam de dados em formato de planilha; engenheiros entregam JSON do backend.

Exportação do MongoDB para Data Warehouse

Converta a saída JSON do mongoexport (com wrappers $oid e documentos de metadados aninhados) em CSV para carregar no BigQuery, Snowflake ou Redshift. O modo Stringify preserva o formato aninhado sem perdas quando ferramentas a jusante suportam JSON em célula.

Triagem de Issues do GitHub

Puxe issues de /repos/{owner}/{repo}/issues, cole o JSON e obtenha um CSV plano com id, title, state, labels e user.login como colunas. Jogue no Sheets para filtrar, ordenar e atribuir durante o planejamento de sprint.

Revisão de Log de Eventos NDJSON

Logs em streaming do Cloud Logging, Datadog, Vector ou do seu próprio pipeline frequentemente chegam como NDJSON (.ndjson, .jsonl). Cole o conteúdo do arquivo diretamente — detectado automaticamente — e obtenha um CSV para análise ad-hoc sem montar um pipeline ETL real.

Extração de Pedidos de E-commerce

Converta JSON de pedidos aninhado (customer.address.city, array items) em um CSV plano para finanças, fulfillment ou revisão de fraude. O modo Achatar produz uma coluna por campo folha, pronto para carregar no Excel para relatórios ad-hoc.

Relatório de Testes do Postman/Newman

Exportações de testes do Postman incluem linhas com formato misto (algumas com campos error opcionais). Cole o JSON, obtenha um CSV com todas as chaves unidas e células ausentes preenchidas — perfeito para compartilhar relatórios de testes que falharam com não-engenheiros no Sheets.

Detalhes Técnicos

Parser de Máquina de Estados RFC 4180

Ambas as direções usam um parser apropriado de máquina de estados finita seguindo o RFC 4180. Os estados incluem UnquotedField, QuotedField, AfterQuote, RowEnd e EndOfInput. O parser trata corretamente campos entre aspas contendo o delimitador, CR/LF embutidos dentro de campos entre aspas, aspas duplas escapadas (duplicadas, como "") e quebras de linha finais. Isso produz uma saída que faz round-trip sem perdas pelo módulo csv do Python, PostgreSQL COPY, AWS S3 SELECT e qualquer parser conforme.

Algoritmo de Detecção de Inteiros Grandes

Antes de passar o JSON por JSON.parse() (que arredondaria silenciosamente inteiros grandes via IEEE 754), a ferramenta executa uma varredura por regex no texto JSON bruto procurando literais inteiros fora do intervalo seguro (-2^53+1 a 2^53-1). Quando detectados, os caminhos dos campos afetados são registrados e um banner de aviso de Inteiro grande aparece abaixo da saída. O escritor de CSV então preserva esses valores como strings, garantindo precisão exata através do Excel, Google Sheets e qualquer consumidor a jusante ciente de texto.

BOM e Codificação UTF-8 para Excel

Toda a entrada e saída é UTF-8. O BOM UTF-8 opcional (0xEF 0xBB 0xBF) é adicionado ao início da saída quando o toggle BOM está ativado ou quando o preset Excel está selecionado. O Excel no Windows usa o BOM para detectar a codificação UTF-8 — sem ele, o Excel recorre ao locale do sistema (Windows-1252 nos EUA, Windows-1251 na Rússia, etc.) e estraga os caracteres não-ASCII. Parsers modernos (csv do Python, Pandas, jq, PostgreSQL) geralmente não precisam do BOM e podem incluí-lo como caractere perdido no início da primeira célula, então deixe o BOM desativado para pipelines que não sejam o Excel.

Melhores Práticas

Escolha um Preset Antes de Ajustar Opções

Os presets RFC 4180, Excel, TSV e Pipe configuram cinco opções de uma vez (delimitador, quebra de linha, modo de aspas, BOM, cabeçalho). Escolha primeiro o preset mais próximo, depois ajuste opções individuais somente se necessário — isso evita o erro comum de trocar uma opção e esquecer outra (por exemplo, mudar para ponto e vírgula, mas deixar LF, o que o Excel-EU no Windows ainda analisa errado).

Achatar para Análise, Stringify para Round-Trips

Use Achatar quando o destino for o Excel, o Sheets ou uma análise pontual — chaves pontuadas produzem o layout de planilha mais limpo. Use Stringify quando precisar de um round-trip CSV → JSON → CSV sem perda de dados — arrays e objetos sobrevivem como JSON dentro de uma única célula. Trocar no meio da exportação e re-executar é barato; escolha com base no consumidor.

Use BOM Apenas para o Excel

O BOM UTF-8 é exigido pelo Excel no Windows para detectar corretamente a codificação. Todos os outros parsers (csv do Python, Pandas, jq, PostgreSQL COPY, BigQuery) ou ignoram o BOM ou o incluem como caractere perdido no início da primeira célula, quebrando os nomes de coluna. Deixe o BOM desativado para pipelines e ative-o (ou use o preset Excel) somente quando o destino for o Excel.

Mantenha IDs Grandes como Strings no JSON

IDs snowflake do Twitter, IDs do Discord, campos Long do MongoDB e resourceVersion do K8s são inteiros de 64 bits que excedem o intervalo seguro do JavaScript (2^53 - 1). Armazene-os como strings JSON ("id": "9007199254740993") antes de converter — o CSV preservará os dígitos exatamente, enquanto um literal numérico seria silenciosamente arredondado por JSON.parse().

Valide o Formato das Linhas Antes de Carregar

Linhas com formato misto (alguns objetos com chaves que outros não têm) são mescladas com células vazias na saída, e a ferramenta mostra um aviso de notas de Schema. Para consumidores com schema estrito (BigQuery, Redshift COPY), valide se todas as linhas compartilham as mesmas chaves antes de exportar — ou trate os valores ausentes explicitamente no seu pipeline. Use nosso Formatador JSON para inspecionar primeiro o formato da entrada.

Perguntas Frequentes