CSV 转 JSON 转换器

什么是 JSON？为什么要从 CSV 转换？

// Input CSV (comma + LF, header on, infer types on)
id,name,active,score
1,Alice,true,98.5
2,Bob,false,87
3,Carol,true,

// Output JSON
[
  { "id": 1, "name": "Alice", "active": true, "score": 98.5 },
  { "id": 2, "name": "Bob", "active": false, "score": 87 },
  { "id": 3, "name": "Carol", "active": true, "score": null }
]

// Same input with Header off (no first-row keys)
1,Alice,true,98.5
2,Bob,false,87

// Becomes
[
  { "col1": 1, "col2": "Alice", "col3": true, "col4": 98.5 },
  { "col1": 2, "col2": "Bob", "col3": false, "col4": 87 }
]

核心功能

示例

id,name,email,role
1,Alice,alice@example.com,admin
2,Bob,bob@example.com,editor
3,Carol,carol@example.com,viewer
4,Dan,dan@example.com,viewer

ts	event	user	duration
2026-05-09T10:00:00Z	signup	alice	142
2026-05-09T10:01:00Z	login	alice	87
2026-05-09T10:02:00Z	checkout	alice	312
2026-05-09T10:03:00Z	logout	alice	44

id;name;price
1;Alice;1234,56
2;Bob;9876,54
3;Carol;42,00

name,role,note
"Smith, Jr.",admin,"He said ""hi"""
"Doe, Jane",editor,"Two
lines"

id,event,user
9007199254740993,signup,alice
9007199254740994,login,bob
9007199254740995,checkout,carol

1,Alice,admin
2,Bob,editor
3,Carol,viewer
4,Dan,viewer

使用方法

1. 1

   粘贴 CSV

   在上方输入框中输入或粘贴 CSV。工具接受逗号、分号、制表符和竖线分隔的数据。也可以点击「加载示例」试用电子表格导出、TSV 日志或带分号的 Excel-EU CSV 等示例。

2. 2

   选择分隔符（或 Tab）

   点击 `,`（默认）、`;`（Excel-EU 分号）、`\t`（TSV）或 `|`（竖线），一键切换分隔符。打开选项面板进行精细控制：「首行为表头」开/关、「推断类型」开/关。关闭「首行为表头」会自动将列命名为 col1、col2、col3。

3. 3

   复制或下载 JSON

   点击「复制」将 JSON 复制到剪贴板，或点击「下载」将其保存为 .json 文件，可直接用于你的代码、API 或流水线。如需往返，点击「交换方向」原地将 JSON 转回 CSV。

常见转换问题

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

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

// Wrong delimiter (default comma) on Excel-EU file
id;name;price
1;Alice;1234,56
// Each row becomes one column: { col1: "1;Alice;1234,56" }

// Correct: pick `;` Delimiter chip
id;name;price
1;Alice;1234,56
// Output: { id: 1, name: "Alice", price: "1234,56" }

// Without big-int detection
{"id": 9007199254740993}
// JavaScript reads as 9007199254740992 (precision lost)

// With Infer types on, big integers stay as strings
{"id": "9007199254740993"}
// Use BigInt(value) in code to preserve precision

id, name, email
1, Alice, alice@example.com
// Output keys: "id", " name", " email" (with leading spaces)

id,name,email
1,Alice,alice@example.com
// Output keys: "id", "name", "email" (clean)

name,role,note
Alice,admin
Bob,editor,first day
// Row 1 is short by one cell

// Output (note empty/null cell in row 1)
[
  { "name": "Alice", "role": "admin", "note": null },
  { "name": "Bob", "role": "editor", "note": "first day" }
]

// Expecting a Date object in the output
ts,event
2026-05-09T10:00:00Z,signup
// Output ts is the string "2026-05-09T10:00:00Z", NOT a Date

// Correct: parse at the point of use in your code
const rows = JSON.parse(output);
const when = new Date(rows[0].ts);
// when is now a Date object

常见使用场景

电子表格导出转 API 导入

粘贴从 Excel、Google Sheets 或 Numbers 导出的 CSV，获得可直接 POST 到 REST API、GraphQL mutation 或批量导入端点的 JSON 对象数组。这是最常见的场景 — 分析师产出电子表格数据，工程师需要带类型的 JSON 来喂给后端。

Excel 导出转工具链

将 Excel CSV 导出（包括用 `;` 按钮处理的 Excel-EU 分号分隔文件）转换为 JSON，用于通过 JavaScript 工具、jq 脚本或任何读取 JSON 的系统处理。解析器会正确处理 BOM 剥离和 CRLF 行结尾，让 Excel 导出不会在首行出错。

TSV 日志转分析

来自 BigQuery 导出、Snowflake 卸载、Vector 流水线或 Unix 工具（cut、awk）的制表符分隔日志通常以 .tsv 形式抵达。选择 Tab 分隔符按钮，获得带类型的 JSON 数组，可直接用于临时分析、仪表板摄取或流水线阶段转换。

数据库 CSV 转储转 ETL

将 PostgreSQL COPY TO CSV 输出、MySQL SELECT INTO OUTFILE 或任何数据库 CSV 转储转换为 JSON，用于加载到 NoSQL 存储、喂给 JavaScript ETL 流水线，或以行分隔 JSON 形式发送到 BigQuery。大整数检测可保留超出 JavaScript 安全范围的数字 ID。

Postman/Newman CSV 测试结果消费

Postman 测试运行会按请求导出 pass/fail 的 CSV 报告。转换为 JSON 用于编程消费 — 喂给状态仪表板、告警流水线或测试结果聚合器。形状不一致的行（失败测试有额外的 error 列）会用空/null 填充处理。

小型 CSV 转快速 JSON 配置

有一份常量的小型 CSV — 货币代码、国家名称、产品 SKU — 需要 JSON 数组用于配置文件或 JavaScript 常量？粘贴、复制、粘贴。开启「推断类型」时，数字和布尔会被正确分类；开启「首行为表头」时，会得到带命名字段的对象数组，可直接放入 .json 文件。

技术细节

RFC 4180 状态机解析器内部

解析器是遵循 RFC 4180 的真正有限状态机实现。状态包括 UnquotedField、QuotedField、AfterQuote、RowEnd 和 EndOfInput。解析器能正确处理含分隔符的带引号字段、带引号字段内的内嵌 CR/LF、转义双引号（加倍如 ""）以及尾随换行符。这能产生在 Python 的 csv 模块、PostgreSQL COPY、AWS S3 SELECT 以及任何兼容解析器之间无损往返的输出。状态机感知分隔符，因此从 `,` 切换到 `;` 或 `\t` 不会改变引号语义 — 只改变字段分隔符。

类型推断算法

开启「推断类型」时，每个单元格会经过有序的检测流水线。第一，空单元格变为 JSON null。第二，字面量字符串 true 和 false 变为 JSON 布尔值。第三，前导零字符串（^0[0-9]+$）保留为字符串以保持标识符语义 — 转换为数字会静默剥掉前导零。第四，整数字面量与安全整数边界（-2^53+1 到 2^53-1）比较；超出此范围的值保留为字符串以避免 IEEE 754 精度损失。第五，ISO 8601 日期字符串通过正则检测并刻意保留为字符串 — JSON 没有原生的日期类型。通过所有五个保护的内容会通过 Number()（数字）转换或保留为字符串（其他一切）。

BOM 剥离与编码处理

所有输入均按 UTF-8 处理。可选的 UTF-8 BOM（0xEF 0xBB 0xBF）若存在则会从首行的首个单元格中静默剥除 — 这可以防止 BOM 字节作为多余字符包含在第一个列名的开头（Windows 上的 Excel 通常会输出 BOM，这会破坏简单解析器）。其他编码（Windows-1252、ISO-8859-1）不会被自动检测；当文本到达本工具时，浏览器 File API 已将字节解码为 UTF-8。如果你有非 UTF-8 输入，请先用 iconv 或编辑器的编码导出选项进行转换再粘贴。

最佳实践

非逗号数据请显式选择分隔符

不要依赖自动检测。如果你的 CSV 使用分号（Excel-EU）、制表符（来自 BigQuery、Snowflake 或 Unix 工具的 TSV）或竖线（高逗号字段），请在粘贴前点击对应的分隔符按钮。解析器感知分隔符：切换按钮会立即重新解析输入。这能避免最常见的 CSV 转 JSON 失败模式 — 因为解析器使用了错误的分隔符，每一行都塌陷成单个单元格。

保持「推断类型」开启以获得带类型 JSON

开启「推断类型」（默认）时，你会得到带类型的 JSON：数字是数字、布尔是布尔、空单元格处是 null。这是大多数消费方想要的 — API、前端、JavaScript 代码。仅当你明确需要每个单元格作为字符串时（下游严格类型的消费方、比较精确源字节的验证流水线）才关闭「推断类型」。检测流水线对前导零字符串、大整数和 ISO 日期都有保护，因此即使开启推断，标识符和日期也是安全的。

在上游 CSV 中将 ID 作为字符串加引号

如果你的 CSV 由你掌控的数据库或流水线生成，请将大数字 ID（Twitter snowflake、Discord ID、K8s resourceVersion）以加引号的 CSV 字符串形式输出（"9007199254740993"），以便干净地通过类型推断。无论如何解析器都会将其保留为字符串（大整数检测会捕获 2^53 - 1 以上的值），但显式加引号是最稳健的上游契约，可避免对精度的任何歧义。

表头行应是首行

开启「首行为表头」（默认）会自动将首行检测为列名。如果你的 CSV 在表头之前有注释、空行或元数据，请在粘贴前剥除 — 解析器不会跳过前导的非数据行。对于无表头 CSV（原始导出、机器生成的转储），关闭「首行为表头」，列会按顺序自动命名为 col1、col2、col3。不要试图通过在无表头文件前添加一行来伪造表头；要么关闭「首行为表头」，要么修复源文件。

CSV → JSON → CSV 往返请使用字符串化模式

如果你计划在两个方向上往返数据（CSV → JSON → CSV），反向（JSON → CSV）需要字符串化模式才能让任何嵌套数组或对象无损存活。反向中的展平模式会输出点分隔键（customer.address.city），无法被 CSV 解析器完美还原。完整的反向参考与往返测试说明请参见我们的 JSON 转 CSV 转换器。

常见问题