Téléchargez des fichiers JSON ou collez des tableaux JSON. Prend en charge la reconnaissance automatique et l’analyse de tableaux d’objets, structures imbriquées et types de données complexes. L’outil valide intelligemment la syntaxe JSON et fournit des invites d’erreur.
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.
JSON (JavaScript Object Notation) est le format de données de tableau standard pour les applications web modernes, les API REST et les architectures de microservices. Sa structure claire et son analyse efficace le rendent largement utilisé dans l'interaction de données front-end et back-end, le stockage de fichiers de configuration et les bases de données NoSQL. Prend en charge les objets imbriqués, les structures de tableau et les types de données multiples, en faisant des données de tableau indispensables pour le développement logiciel moderne.
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.