CSV ਤੋਂ JSON ਪਰਿਵਰਤਕ — ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ JSON ਔਨਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ

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।

ਹਾਂ। 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।

ਟੂਲ 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।

ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ SQL INSERT ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਦਾ ਨਾਮ ਦਰਜ ਕਰੋ। ਇਹ ਟੂਲ ਕਾਲਮ ਦੇ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਵੈਧ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ (ਅੰਡਰਸਕੋਰਾਂ ਨਾਲ ਸਪੇਸ, ਡੈਸ਼, ਆਦਿ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ) ਲਈ ਰੋਗਾਣੂ-ਮੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖਾਲੀ ਸੈੱਲਾਂ ਲਈ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਚੇ ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਲਿਟਰਲ, ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ ਅਤੇ NULL ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀ ਕਤਾਰ ਇੱਕ INSERT ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾਬੇਸ ਬੀਜਣ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਾਈਗਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ।

JSONL (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।

ਹਾਂ। 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।

ਹਾਂ। 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।

ਨਹੀਂ। Pixoate ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ API ਦੀ ਬਜਾਏ ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਪਾਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਚੱਲਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਗੁਪਤ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਖੋਲ੍ਹਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੀ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਡੇਟਾ-ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ।

ਜਦੋਂ 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।

Output 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।

ਜੇ 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।

JSON (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।

Try 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।

ਨਹੀਂ — JSON/SQL ਲਈ ਸਾਰਣੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਚੱਲਦੀ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪੇਸਟ ਕਰਦੇ ਹੋ ਉਸ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਛੱਡਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਹੋ। ਇਹ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟੋਕਨ, ਇੱਕ ਕੁੰਜੀ ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਟੈਬ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਇਸਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ।

ਗਲਤੀ ਪਹਿਲੀ ਸਥਿਤੀ 'ਤੇ ਪੁਆਇੰਟ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਲ ਗਲਤੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਸਦੇ ਬਾਅਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ — ਇੱਕ ਗੁੰਮ ਕੌਮਾ, ਇੱਕ ਬੰਦ ਨਾ ਕੀਤਾ ਹਵਾਲਾ ਜਾਂ ਬਰੈਕਟ, ਜਾਂ ਸਿੱਧੇ ਇੱਕ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਮਾਰਟ ਕੋਟ ਚਿਪਕਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਉੱਪਰਲੀ ਲਾਈਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।

Table to JSON / SQL supports free standard use within the published processing allowances. Free downloads are clean — no watermark. No signup is required for standard tool use. Photo effects and AI edits have a web-size limit on Free, with the original-resolution result available through Premium or one credit. Crop, resize, rotate, compress and convert stay full size. Published processing allowances and file limits still apply.

ਨਹੀਂ — Table to JSON / SQL ਡੈਸਕਟਾਪ ਅਤੇ ਫ਼ੋਨ ਦੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਚੱਲਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਵੀ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ, ਟ੍ਰਾਇਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਜਾਂ ਲਾਇਸੈਂਸ ਖਰੀਦਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਥਾਂ ਉਸ ਫਾਈਲ ਉੱਤੇ ਅਜ਼ਮਾਓ ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਫਸੇ ਹੋ।