Entrez une URL de page web contenant des données de tableau pour extraire automatiquement des données structurées
Collez vos données Tableau HTML ou glissez les fichiers HTML ici
Collez le code HTML contenant des tableaux ou téléchargez des fichiers HTML. L’outil reconnaît automatiquement et extrait les données de tableau des pages, prenant en charge les structures HTML complexes, les styles CSS et le traitement de tableaux imbriqués.
Modifiez les données en utilisant notre éditeur de tableaux en ligne professionnel. Prend en charge la suppression des données de lignes vides, la suppression des lignes dupliquées, la transposition des données, le tri par lignes, la recherche et remplacement regex, et l’aperçu en temps réel. Tous les changements seront automatiquement convertis au format Format JSONLines avec une opération simple et efficace et des résultats précis et fiables.
Générez un format JSONLines standard avec chaque ligne produisant un objet JSON complet. Adapté pour le traitement de streaming, l’importation par lots et les scénarios d’analyse de big data, prenant en charge la validation de données et l’optimisation de format.
Note : Notre outil de conversion en ligne utilise une technologie avancée de traitement des données, fonctionne entièrement dans le navigateur, assure la sécurité et la confidentialité des données, et ne stocke aucune donnée utilisateur.
Les tableaux HTML sont la méthode standard pour afficher des données structurées dans les pages web, construits avec les balises table, tr, td et autres. Prend en charge la personnalisation de style riche, la mise en page responsive et la fonctionnalité interactive. Largement utilisé dans le développement de sites web, l'affichage de données et la génération de rapports, servant de composant important du développement front-end et de la conception web.
JSON Lines (également connu sous le nom de NDJSON) est un format important pour le traitement de big data et la transmission de données en streaming, avec chaque ligne contenant un objet JSON indépendant. Largement utilisé dans l'analyse de logs, le traitement de flux de données, l'apprentissage automatique et les systèmes distribués. Prend en charge le traitement incrémental et le calcul parallèle, en faisant le choix idéal pour gérer des données structurées à grande échelle.