CSV в JSON: как преобразовать? Онлайн-конвертер

Не хочется писать код? Просто перетащите файл в CSV в JSON на нашем сайте. Он определит разделитель (запятая, точка с запятой, табуляция), кодировку (UTF-8, windows-1251) и покажет предпросмотр. Можно выбрать, превращать ли каждый объект в массив или в объект с ключом из первого столбца. Конвертер работает полностью на клиенте — данные не отправляются на сервер, безопасно.

Если нужно встроить в процесс — csv и json модули Python сделают всё чисто. Вот рабочий пример:

import csv, json

with open('input.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.DictReader(f, delimiter=';')
    data = [row for row in reader]

with open('output.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

Подводные камни: CSV с кавычками (экранирование) DictReader обрабатывает правильно. Но если нужны типы — числа, даты — придётся парсить руками. Пример с преобразованием:

for row in data:
    row['age'] = int(row['age'])
    row['salary'] = float(row['salary'])

Для веб-приложений используйте библиотеку Papa Parse — она парсит даже большие файлы без подвисаний. Вот полный пример для браузера:

<input type="file" id="csvFile" />
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/PapaParse/5.4.1/papaparse.min.js"></script>
<script>
document.getElementById('csvFile').addEventListener('change', function(e) {
    Papa.parse(e.target.files[0], {
        header: true,
        delimiter: detectDelim(e.target.files[0]), // можно автоматически
        complete: function(results) {
            console.log('JSON:', JSON.stringify(results.data));
        }
    });
});
</script>

Для Node.js установите papaparse через npm. Поддерживает потоки (stream) — обрабатывайте файлы гигабайтного размера. Если файл весит больше 10 МБ, лучше не грузить в память целиком.

csvkit (Python): csvjson input.csv > output.json. Ставится pip install csvkit. Автоматически определяет типы чисел.

Miller (mlr): mlr --csv cat input.csv | mlr --j2j put -j output.json. Быстро, работа с потоками.

jq (с плагином csv2json): jq -R -s -f csv2json.jq input.csv. Для точного контроля.

Пример использования jq для CSV с разделителем табуляция:

jq -R -s 'split("\n") | map(split("\t")) | .[0] as $headers | .[1:] | map([$headers, .] | transpose | map({(.[0]): .[1]}) | add)' input.tsv > output.json

• Кодировка: Русские CSV часто в windows-1251. При конвертации в JSON обязательно перекодируйте в UTF-8, иначе получите кракозябры. Онлайн-конвертер делает это автоматически.
• Разделитель: В России принят ; (точка с запятой), потому что запятая — десятичный разделитель (например, 3,14). Но бывает и табуляция. Проверяйте, иначе JSON будет с одним ключом на всю строку.
• Экранирование: Поля, содержащие запятую или кавычку, обрамляются двойными кавычками. Кавычка внутри поля удваивается (""). Большинство парсеров это понимают, но самописные на коленке — нет.
• Переносы строк в полях: Внутри кавычек допустим \n. Не все парсеры обрабатывают. Papa Parse умеет.

Если не уверены в формате — сначала откройте CSV в текстовом редакторе (Notepad++, VS Code) и посмотрите на «сырые» данные.

1. Проверьте количество полей: В CSV каждая строка должна иметь одинаковое число колонок. Если нет — выровняйте или используйте парсер с опцией skip_empty_lines.
2. Выведите первые 3 строки в формате JSON и визуально проверьте, все ли значения на месте.
3. Для Python используйте модуль json с ensure_ascci=False, чтобы увидеть кириллицу.
4. Проверьте типы: После конвертации typeof каждого поля — если все строки, а вы ждали числа, нужно преобразование.
5. Используйте валидатор JSON (например, jsonlint.com) для проверки синтаксиса результирующего файла.

CSV без заголовков: Используйте header: false в Papa Parse или fieldnames в csvkit. В Python читайте csv.reader и затем вручную присваивайте ключи.

Один файл — несколько таблиц: По соглашению их разделяют пустой строкой. Ни один инструмент не умеет это правильно, придётся предобрабатывать.

Вложенные структуры: CSV плоский, поэтому для вложенности (например, массив заказов у клиента) нужно использовать либо несколько файлов, либо соглашение об именовании полей (order.0.id, order.0.total). После конвертации JSON придётся дорабатывать скриптом.

Для обратной задачи — из JSON в CSV — воспользуйтесь JSON в CSV. Он автоматически выберет одинаковые ключи из всех объектов.

Если у вас Excel, а не CSV, сначала проще преобразовать в CSV, а затем в JSON. Или сразу используйте XLSX в JSON — он парсит .xlsx напрямую, учитывая типы данных из Excel (числа, даты, формулы). Работает в браузере без загрузки. Можно даже выбрать, какие листы конвертировать.

Обратная операция — JSON в XLSX — нужна, чтобы отдать заказчику таблицу. Для глубоких иерархий сначала «сплющите» JSON в массив плоских объектов.