Конвертируйте EXCEL в JSON: способы, качество и онлайн-сервис

Большинство бизнес-данных хранятся в Excel: отчёты, прайсы, каталоги. JSON — формат обмена данными в API, веб-приложениях и базах данных (MongoDB). Задача: превратить табличную структуру (строки, колонки) в иерархическую.

Важно: Excel содержит не только данные, но и форматирование, формулы, макросы. При конвертации всё это теряется — извлекаются только значения ячеек.

Основные сценарии:

• Загрузка товаров из XLSX в интернет-магазин;
• Импорт отчёта в веб-дашборд;
• Передача табличных данных микросервисам.

Если нужно единоразово сконвертировать небольшой файл (до 10 МБ) — используйте Excel в JSON на нашем сайте. Алгоритм:

1. Загрузите файл .xlsx или .xls;
2. Укажите лист и диапазон (опционально);
3. Настройте: первая строка как ключи, разделитель для вложенных колонок;
4. Нажмите «Конвертировать» — получите JSON.

Пример: файл orders.xlsx с колонками id, date, customer, total. Результат:

[
  {"id": 1, "date": "2026-07-10", "customer": "Иван", "total": 1500},
  {"id": 2, "date": "2026-07-11", "customer": "Пётр", "total": 2300}
]

Бонус: поддерживаются файлы до 10 МБ, все данные обрабатываются на клиенте — приватность сохранена.

Для регулярных задач или больших файлов используйте Python. Установите библиотеку:

pip install openpyxl

Базовый код:

import json
import openpyxl

workbook = openpyxl.load_workbook('data.xlsx', data_only=True)
sheet = workbook.active

# Первая строка — ключи
keys = [cell.value for cell in sheet[1]]

rows = []
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    record = {}
    for idx, value in enumerate(row):
        if value is not None:
            record[keys[idx]] = value
    rows.append(record)

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

Параметр data_only=True — получаем вычисленные значения формул, а не сами формулы. values_only=True — возвращает значения, а не объекты ячеек.

Excel-формулы (например, =SUM(A1:A10)) в JSON не нужны — нужны результаты. В openpyxl параметр data_only=True читает кешированные значения. Но если файл не был открыт в Excel после изменения, кеш может отсутствовать. Решение: открыть файл в Excel и сохранить, либо использовать библиотеку formulas для вычислений.

Даты: Excel хранит даты как числа (серийный номер). openpyxl автоматически конвертирует в объект datetime. При сериализации в JSON через json.dumps даты нужно преобразовать в строку, например ISO 8601:

import datetime

class DateTimeEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, (datetime.datetime, datetime.date)):
            return obj.isoformat()
        return super().default(obj)

json.dumps(rows, cls=DateTimeEncoder, ensure_ascii=False, indent=2)

Результат: дата в формате "2026-07-11T00:00:00".

Пустые ячейки: в JSON лучше не включать ключи с null. В коде выше мы проверяем if value is not None. Если нужно сохранить пустые строки — проверяйте иначе.

Объединённые ячейки: openpyxl читает только первую ячейку объединённого блока, остальные — None. Чтобы дублировать значение, используйте merged_cells.ranges и заполняйте:

from openpyxl.utils import range_boundaries

for merged_range in sheet.merged_cells.ranges:
    min_col, min_row, max_col, max_row = range_boundaries(str(merged_range))
    top_value = sheet.cell(row=min_row, column=min_col).value
    for row in range(min_row, max_row+1):
        for col in range(min_col, max_col+1):
            sheet.cell(row=row, column=col).value = top_value

Специальные символы (кавычки, переносы строк) — json.dumps экранирует автоматически.

CSV-прослойка: экспортируйте из Excel в CSV, затем сконвертируйте через CSV в JSON. Простой, но теряются типы данных (все строки).

Ошибка 1: Числа как строки — если в колонке есть текст среди чисел, openpyxl вернёт строку. Валидируйте типы.

Ошибка 2: Пропадают ведущие нули — номера телефонов, коды. Укажите в Excel формат ячейки «Текст» или в Python задайте явно str(value).

Рекомендации:

• Перед конвертацией проверьте Excel на объединённые ячейки и пустые строки;
• Для вложенных данных (например, товары с подтоварами) предварительно нормализуйте структуру;
• Используйте ensure_ascii=False для корректного отображения кириллицы.