تبدیل جدول HTML به فرمت JSONLines آنلاین
منبع داده
استخراج از صفحه وب
URL صفحه وب حاوی داده‌های جدول را وارد کنید تا داده‌های ساختاریافته به طور خودکار استخراج شوند
داده‌های جدول HTML خود را بچسبانید یا فایل‌های HTML را اینجا بکشید
ویرایشگر جدول آنلاین
تولیدکننده جدول
چگونه سریع به فرمت تبدیل جدول HTML به فرمت JSONLines آنلاین تبدیل کنیم؟
1. آپلود، چسباندن یا استخراج جدول HTML از صفحات وب با پشتیبانی از روش‌های ورودی متعدد
کد HTML حاوی جداول را بچسبانید یا فایل‌های HTML آپلود کنید. ابزار به طور خودکار داده‌های جدول را از صفحات تشخیص و استخراج می‌کند و از ساختارهای HTML پیچیده، استایل‌های CSS و پردازش جداول تودرتو پشتیبانی می‌کند.
2. تغییر جدول HTML با استفاده از ویرایشگر جدول آنلاین حرفه‌ای ما
ویرایش داده با استفاده از ویرایشگر جدول آنلاین حرفه‌ای ما. پشتیبانی از حذف داده ردیف‌های خالی، حذف ردیف‌های تکراری، تبدیل داده، مرتب‌سازی بر اساس ردیف، جستجو و جایگزینی regex و پیش‌نمایش زمان واقعی. همه تغییرات به طور خودکار به فرمت فرمت JSONLines تبدیل می‌شوند با عملیات ساده و کارآمد و نتایج دقیق و قابل اعتماد.
3. کپی یا دانلود فرمت JSONLines با پشتیبانی از گزینه‌های صادرات متعدد
فرمت JSONLines استاندارد تولید کنید که هر خط یک شیء JSON کامل خروجی می‌دهد. برای سناریوهای پردازش جریانی، وارد کردن دسته‌ای و تحلیل کلان داده مناسب است و از اعتبارسنجی داده و بهینه‌سازی فرمت پشتیبانی می‌کند.
توجه: ابزار تبدیل آنلاین ما از فناوری پردازش داده پیشرفته استفاده می‌کند، کاملاً در مرورگر اجرا می‌شود، امنیت و حریم خصوصی داده را تضمین می‌کند و هیچ داده کاربری را ذخیره نمی‌کند.
فرمت HTML چیست و سناریوهای کاربرد آن کدامند؟
جداول HTML روش استاندارد نمایش داده‌های ساختاریافته در صفحات وب هستند که با تگ‌های table، tr، td و سایر تگ‌ها ساخته می‌شوند. از سفارشی‌سازی استایل غنی، چیدمان واکنش‌گرا و قابلیت تعاملی پشتیبانی می‌کند. به طور گسترده در توسعه وب‌سایت، نمایش داده و تولید گزارش استفاده می‌شود و به عنوان جزء مهم توسعه front-end و طراحی وب عمل می‌کند.
فرمت JSONLines چیست و سناریوهای کاربرد آن کدامند؟
JSON Lines (همچنین به عنوان NDJSON شناخته می‌شود) فرمت مهمی برای پردازش کلان داده و انتقال داده جریانی است که هر خط حاوی یک شیء JSON مستقل است. به طور گسترده در تحلیل لاگ، پردازش جریان داده، یادگیری ماشین و سیستم‌های توزیع شده استفاده می‌شود. از پردازش تدریجی و محاسبات موازی پشتیبانی می‌کند که آن را به انتخاب ایده‌آل برای مدیریت داده‌های ساختاریافته مقیاس بزرگ تبدیل می‌کند.