Pixoateਟੇਬਲ ਤੋਂ JSON / SQL ਕਨਵਰਟਰ - CSV, TSV, Markdown ਆਨਲਾਈਨ
ਕੋਈ CSV, TSV, ਸੈਮੀਕੋਲਨ, ਪਾਈਪ ਜਾਂ Markdown ਟੇਬਲ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਤੁਰੰਤ JSON, JSONL ਜਾਂ SQL INSERT ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।
CSV, TSV, ਸੈਮੀਕੋਲਨ, ਪਾਈਪ ਜਾਂ | markdown | table | ਇੱਥੇ ਪੇਸਟ ਕਰੋ…
ਜਾਂ ਇੱਕ .csv / .tsv ਫਾਈਲ ਛੱਡੋ
ਟੇਬਲ ਤੋਂ JSON ਨਾਲ ਹੋ ਗਿਆ? ਅੱਗੇ ਇਹ ਅਜ਼ਮਾਓ
ਚੋਣਵੇਂ ਟੂਲ ਜੋ ਟੇਬਲ ਤੋਂ JSON ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਜੁੜਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੀ ਫ਼ਾਈਲ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਰਹੋ।
JSON ਪ੍ਰੈਟੀਫਾਈ
ਆਪਣੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ JSON ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅਤੇ ਮਿਨੀਫ਼ਾਈ ਕਰੋ। 2 / 4 / 8 ਸਪੇਸ ਇੰਡੈਂਟ ਨਾਲ ਸੋਹਣਾ ਬਣਾਓ ਜਾਂ ਇੱਕ-ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਮਿਨੀਫ਼ਾਈ ਕਰੋ, ਨਾਲ ਕਾਪੀ + ਡਾਊਨਲੋਡ।
ਹੁਣੇ ਅਜ਼ਮਾਓਇਮੇਜ ਤੋਂ CSV
ਕਿਸੇ ਵੀ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚੋਂ ਟੇਬਲ ਕੱਢੋ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ CSV ਫਾਈਲ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ।
ਹੁਣੇ ਅਜ਼ਮਾਓਇਮੇਜ ਤੋਂ Excel
OCR ਨਾਲ ਟੇਬਲ ਦੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਅਤੇ ਸਕਰੀਨਸ਼ਾਟਾਂ ਨੂੰ ਸਟਾਈਲ ਕੀਤੀਆਂ .xlsx ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।
ਹੁਣੇ ਅਜ਼ਮਾਓPDF ਤੋਂ CSV
PDF ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਸਾਫ਼, ਇੰਪੋਰਟ-ਲਈ-ਤਿਆਰ CSV ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਜ਼ਿਪ ਵਿੱਚ ਕੱਢੋ।
ਹੁਣੇ ਅਜ਼ਮਾਓਡਿੱਫ ਚੈੱਕਰ
ਦੋ ਟੈਕਸਟ ਸਨਿੱਪਟਾਂ ਦੀ ਲਾਈਨ-ਦਰ-ਲਾਈਨ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਸਪਲਿਟ ਜਾਂ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਵਿਊ, ਵਿਕਲਪਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵ੍ਹਾਈਟਸਪੇਸ ਅਤੇ ਅੱਖਰਾਂ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰੋ।
ਹੁਣੇ ਅਜ਼ਮਾਓMarkdown ਐਡੀਟਰ
ਲਾਈਵ HTML ਝਲਕ ਨਾਲ Markdown ਲਿਖੋ। ਸਿਰਲੇਖ, ਸੂਚੀਆਂ, ਟੇਬਲ, ਕੋਡ ਫੈਂਸ, ਬਲਾਕਕੋਟ। HTML ਜਾਂ Markdown ਵਿੱਚ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰੋ।
ਹੁਣੇ ਅਜ਼ਮਾਓਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
ਇਨਪੁੱਟ ਪੈਨਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ CSV ਪੇਸਟ ਕਰੋ (ਜਾਂ ਕੋਈ .csv ਫਾਈਲ ਡ੍ਰੌਪ ਕਰੋ) ਅਤੇ ਟੂਲ ਆਪਣੇ-ਆਪ ਡੀਲਿਮੀਟਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹੈਡਰ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਕੁੰਜੀਆਂ ਵਜੋਂ ਵਰਤ ਕੇ ਹਰ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਇੱਕ JSON ਆਬਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਪਾਰਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਊਟਪੁੱਟ ਤੁਰੰਤ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਸ਼ਕਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਠੀਕ-ਠੀਕ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਉਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਊਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ JSON ਐਰੇ, JSONL ਜਾਂ SQL INSERT ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।
usageਹਾਂ। ਪਾਰਸਰ RFC 4180 ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਡਬਲ ਕੋਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲਪੇਟੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਮੇ, ਨਵੀਆਂ-ਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਅਸਲ ਕੋਟ ("" ਵਜੋਂ ਐਸਕੇਪ ਕੀਤੇ) ਪਾਰਸਿੰਗ ਨੂੰ ਤੋੜੇ ਬਿਨਾਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ "Smith, John" ਵਰਗਾ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਹੀ ਸੈੱਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਦੋ ਨਹੀਂ।
technicalਟੂਲ ਪਹਿਲੀ ਗੈਰ-ਖਾਲੀ ਲਾਈਨ ਉੱਤੇ ਟੈਬਾਂ, ਕਾਮਿਆਂ, ਸੈਮੀਕੋਲਨਾਂ ਅਤੇ ਪਾਈਪਾਂ ਨੂੰ ਗਿਣਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਚੁਣਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਈ ਅਸਾਧਾਰਨ ਜਾਂ ਅਸਪੱਸ਼ਟ ਫਾਈਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਟੋ-ਡਿਟੈਕਟ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਟੈਬ (TSV), ਕਾਮਾ, ਸੈਮੀਕੋਲਨ, ਪਾਈਪ ਜਾਂ Markdown ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਮੈਨੁਅਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ।
technicalਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ SQL INSERT ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਟੇਬਲ ਨਾਮ ਦਾਖਲ ਕਰੋ। ਟੂਲ ਕਾਲਮ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਵੈਧ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਫ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਖਾਲੀ ਥਾਂਵਾਂ, ਡੈਸ਼ ਆਦਿ ਨੂੰ ਅੰਡਰਸਕੋਰ ਨਾਲ ਬਦਲ ਕੇ) ਅਤੇ ਹਰ ਕਤਾਰ ਲਈ ਇੱਕ INSERT ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਐਸਕੇਪ ਕੀਤੇ ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਲਿਟਰਲ, ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਖਾਲੀ ਸੈੱਲਾਂ ਲਈ NULL ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾਬੇਸ ਸੀਡ ਕਰਨ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਮਾਈਗ੍ਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ।
featuresJSONL (JSON Lines) ਹਰ ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਇੱਕ JSON ਆਬਜੈਕਟ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਕਿਸੇ ਐਰੇ ਦੇ। ਇਹ BigQuery, Snowflake, Logstash, Elasticsearch ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਕਰਨ ਦਾ ਮਿਆਰੀ ਫਾਰਮੈਟ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਹਰ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਨਜੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਤਾਂ JSONL ਚੁਣੋ।
featuresਹਾਂ। ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਜਾਂ ਦਸ਼ਮਲਵ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੁੱਲ JSON ਨੰਬਰਾਂ ਵਜੋਂ ਨਿਕਲਦੇ ਹਨ, ਲਿਟਰਲ "true"/"false" ਬੂਲੀਅਨ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਖ਼ਾਲੀ ਸੈੱਲ null ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਕੁਝ ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਵਜੋਂ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਨਵਰਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
technicalਹਾਂ। ਡੀਲਿਮਿਟਰ ਵਜੋਂ "Markdown table" ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਪਾਈਪ-ਡੀਲਿਮਿਟਡ Markdown ਟੇਬਲ ਪੇਸਟ ਕਰੋ (ਸਿਰਲੇਖ ਕਤਾਰ, ਵੱਖਰੇਵਾਂ ਕਤਾਰ, ਬਾਡੀ ਕਤਾਰਾਂ)। ਵੱਖਰੇਵਾਂ ਲਾਈਨ ਆਪਣੇ-ਆਪ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸੈੱਲ ਦੀ ਖਾਲੀ ਥਾਂ ਛਾਂਟ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
usageਨਹੀਂ — ਪਾਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਚੱਲਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਇਹ ਟੂਲ ਪੇਅਰੋਲ ਐਕਸਪੋਰਟ, ਗਾਹਕ ਸੂਚੀਆਂ ਜਾਂ ਵਿੱਤੀ ਰਿਕਾਰਡ ਵਰਗੀਆਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟਾਂ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਕਿਸੇ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਛੂਹਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।
privacyਜਦੋਂ ਚੈੱਕ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਟੂਲ ਤੁਹਾਡੀ ਟੇਬਲ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਕਾਲਮ ਨਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ JSON ਆਬਜੈਕਟ ਕੁੰਜੀਆਂ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦਾ ਹੈ (ਜਾਂ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਖ਼ਾਲੀ ਛੱਡ ਦਿਓ ਤਾਂ SQL ਲਈ col_1, col_2... ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ)। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟੇ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਹੈੱਡਰ ਕਤਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ — ਸਿਰਫ਼ ਕਤਾਰਾਂ ਦੀ ਸਾਦੀ ਸੂਚੀ — ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਅਣਚੈੱਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਟੂਲ ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ ਕੱਚੀਆਂ JSON ਐਰੇਆਂ ਦੇਵੇਗਾ ਜਾਂ SQL INSERT ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਲਈ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ-ਆਪ col_1, col_2, ਆਦਿ ਨਾਮ ਦੇਵੇਗਾ।
featuresOutput ਨੂੰ SQL INSERT 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ Table name ਫੀਲਡ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਟੀਚਾ ਟੇਬਲ ਦਾ ਨਾਮ ਟਾਈਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ customers ਜਾਂ order_items। ਟੂਲ ਆਪਣੇ-ਆਪ ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਲੋਂ ਦਾਖਲ ਕੀਤੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਸਪੇਸਾਂ ਅਤੇ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅੰਡਰਸਕੋਰ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅੰਕ ਨਾਲ ਅਗੇਤਰ ਲਾਉਂਦਾ ਹੈ — ਤਾਂ ਜੋ ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਡਾ ਇਨਪੁੱਟ ਗੜਬੜ ਵਾਲਾ ਹੋਵੇ, ਬਣਾਏ ਗਏ SQL ਵਿੱਚ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਵੈਧ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
usageਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਐਕਸਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਕਾਲਮ ਨਾਮ ਨਹੀਂ ਹਨ ਤਾਂ 'First row is header' ਨੂੰ ਅਣਚੈੱਕ ਕਰੋ, Output ਨੂੰ SQL INSERT 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ Table name ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਅਸਲੀ ਟੇਬਲ ਦਾ ਨਾਮ ਟਾਈਪ ਕਰੋ। ਟੂਲ ਆਪਣੇ-ਆਪ col_1, col_2... ਕਾਲਮ ਨਾਮ ਬਣਾਏਗਾ, ਨੰਬਰਾਂ ਅਤੇ ਬੂਲੀਅਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ-ਆਪ ਬਦਲੇਗਾ, ਅਤੇ ਹਰ ਕਤਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਸਕੇਪ ਕੀਤਾ INSERT ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਤਿਆਰ ਕਰੇਗਾ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਧਾ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾਬੇਸ ਕਲਾਇੰਟ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
tipsJSON (arrays) ਫੀਲਡ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਕਾਲਮ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਾਦੀ ਸੂਚੀ ਵਜੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ {"name":"Alice","age":34,"city":"Berlin"} ਦੀ ਬਜਾਏ ["Alice", 34, "Berlin"]। ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ 'First row is header' ਚੈੱਕਬਾਕਸ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਕਤਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਕੁੰਜੀਆਂ ਵਜੋਂ। ਇਸਨੂੰ ਉਦੋਂ ਚੁਣੋ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕੋਡ (ਇੱਕ ਚਾਰਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਇੱਕ ਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਡਰਾਈਵਰ, ਜਾਂ ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ ਇੰਪੋਰਟ) ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਫੀਲਡ ਨਾਮ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਥਿਤੀ ਅਨੁਸਾਰ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ JSON (objects) ਨਾਲ ਹੀ ਰਹੋ।
featuresTry sample ਇਨਪੁੱਟ ਪੈਨਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਤਿੰਨ-ਕਤਾਰ ਵਾਲੀ name/age/city ਟੇਬਲ (ਟੈਬ-ਵੱਖ ਕੀਤੀ) ਨਾਲ ਭਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲੀ ਡਾਟਾ ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਰੰਤ ਵੇਖ ਸਕੋ ਕਿ ਡੈਲੀਮੀਟਰ ਖੋਜ, ਹੈਡਰ ਕਤਾਰ ਅਤੇ ਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ ਕਿਵੇਂ ਵਿਹਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਬਾਕਸ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ Clear ਬਟਨ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ — ਐਡੀਟਰ ਵਿਊ ਵਿੱਚ Input ਲੇਬਲ ਦੇ ਕੋਲ, ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ Settings ਪੈਨਲ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ-ਚੌੜਾਈ ਵਾਲੇ ਬਟਨ ਵਜੋਂ — ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਚੁਣ ਕੇ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਕਲਿੱਕ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟਏਰੀਆ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਖਾਲੀ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
usageਟੇਬਲ ਤੋਂ JSON ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਜੋ ਇਹ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ, ਰਚਨਾਕਾਰਾਂ, ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕੰਮਾਂ ਲਈ। ਆਪਣੇ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਵਰਤੋਂ ਮਾਮਲਾ ਲੱਭੋ ਅਤੇ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
CSV ਤੋਂ API ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ
ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਿਸੇ ਭਾਈਵਾਲ ਤੋਂ ਇੱਕ ਪੁਰਾਣਾ CSV ਐਕਸਪੋਰਟ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਨੂੰ JSON ਦੀ ਆਸ ਰੱਖਣ ਵਾਲੀ ਆਧੁਨਿਕ REST API ਵਿੱਚ POST ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕਨਵਰਟ ਕਰੋ, ਆਪਣੇ fetch ਬਾਡੀ ਵਿੱਚ ਕਾਪੀ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਬਣਤਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ — ਕਿਸੇ ਗਲੂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ।
ਡੇਟਾਬੇਸ ਸੀਡਿੰਗ
ਟੈਸਟ ਡਾਟੇ ਦੇ CSV ਤੋਂ ਚਲਾਉਣ-ਲਈ-ਤਿਆਰ SQL INSERT ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਸਿੱਧਾ ਆਪਣੀ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਫਾਈਲ ਜਾਂ psql ਸ਼ੈੱਲ ਵਿੱਚ ਪਾਓ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਟ੍ਰਿੰਗ, ਨੰਬਰ, null ਅਤੇ boolean ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦੀ ਹੈ।
BigQuery / Snowflake ਇਨਜੈਸ਼ਨ
ਕਲਾਉਡ ਵੇਅਰਹਾਊਸ CSV ਨਾਲੋਂ JSONL ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੀ ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ ਨੂੰ JSONL ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਅਤੇ ਸਿੱਧਾ BigQuery, Snowflake ਜਾਂ Redshift ਸਟੇਜਿੰਗ ਵਿੱਚ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰੋ।
Markdown ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਟੇਬਲਾਂ
ਆਪਣੇ Markdown ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਪੇਸਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੈਟਿਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ JSON ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ — ਮਨੁੱਖ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ Markdown ਟੇਬਲਾਂ ਤੋਂ FAQ ਆਈਟਮਾਂ, ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਐਂਟਰੀਆਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਟੀਅਰ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
ਫਾਰਮ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਆਪਣੇ Google Forms ਜਾਂ Typeform ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ CSV ਵਜੋਂ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰੋ, JSON ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਚਲਾਓ ਜਾਂ API ਰਾਹੀਂ ਆਪਣੇ CRM ਵਿੱਚ ਪਾਓ। ਹੈੱਡਰ ਕਤਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਫੀਲਡ ਨਾਮ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸਟੈਟਿਕ ਸਾਈਟ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ
ਟੇਬਲ ਡਾਟਾ ਨੂੰ Next.js getStaticProps, Astro content collections ਜਾਂ Hugo data files ਵਿੱਚ ਪਾਓ। JSONL ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ content collections ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕਰਦੇ ਹਨ।
QA ਟੈਸਟ ਫਿਕਸਚਰ ਜਨਰੇਸ਼ਨ
ਟੈਸਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ JSON ਫਿਕਸਚਰ ਜਾਂ JSONL ਸਿੱਧਾ ਕਿਸੇ Jest, Pytest ਜਾਂ Playwright ਟੈਸਟ ਸੂਟ ਵਿੱਚ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰੋ, ਹੱਥੀਂ ਲਿਖੀ ਮੌਕ-ਡਾਟਾ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਛੱਡ ਦਿਓ।
ਸਪਲਾਇਰ ਕੈਟਾਲਾਗ ਬਲਕ ਇੰਪੋਰਟ
ਕਿਸੇ ਸਪਲਾਇਰ ਦੀ ਕੀਮਤ-ਸੂਚੀ CSV ਨੂੰ ਆਪਣੀ products ਟੇਬਲ ਲਈ SQL INSERT ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ Shopify/WooCommerce ਬਲਕ-ਇੰਪੋਰਟ ਐਪ ਲਈ JSON ਵਿੱਚ, Table name ਫੀਲਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਸ ਸਟੀਕ ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਓ ਜਿਸਦੀ ਤੁਹਾਡਾ ਸਟੋਰ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨੋ-ਕੋਡ Zapier ਅਤੇ Airtable ਸਿੰਕ
ਕਿਸੇ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ ਨੂੰ ਉਸ JSON ਐਰੇ ਜਾਂ ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਤਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਜਿਸਦੀ ਕੋਈ Zapier ਵੈੱਬਹੁੱਕ, Airtable ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਜਾਂ Make.com ਦ੍ਰਿਸ਼ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਕੋਈ ਰੂਪਾਂਤਰਣ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਲਿਖੇ।
ਬੈਂਕ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਰਿਕੰਸੀਲੀਏਸ਼ਨ
ਕਿਸੇ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਬੈਂਕ ਜਾਂ ਕਾਰਡ-ਸਟੇਟਮੈਂਟ CSV ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ-ਵਿੱਤ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਲਈ JSON ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ, ਜਾਂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਕਿਸੇ ਲੈਜ਼ਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ SQL INSERT ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।
ਸਟੈਟਿਕ ਸਾਈਟ ਡਾਟਾ ਫਾਈਲ ਜਨਰੇਸ਼ਨ
ਟੀਮ ਬਾਇਓ, ਕੀਮਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ ਨੂੰ ਇੱਕ JSON ਡਾਟਾ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਜਿਸ ਉੱਤੇ Hugo, Jekyll, Astro ਜਾਂ Eleventy ਟੈਂਪਲੇਟ ਸਿੱਧੇ ਲੂਪ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਸ ਹੱਥੀਂ ਲਿਖੀ data/*.json ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ ਜਿਸਦੀ ਇੱਕ JAMstack ਬਿਲਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।