Daten-Werkzeuge
Zwischen JSON, CSV, YAML, XML und SQL umwandeln und validieren.
Daten kommen selten im Format an, das du brauchst. Ein Export ist CSV, aber dein Skript will JSON; eine Konfiguration ist YAML, aber das Werkzeug liest JSON; eine Antwort ist XML, aber du willst sie in eine Tabelle. Diese Kategorie wandelt zwischen diesen Formaten hin und her, validiert Struktur gegen Schema, formatiert und minifiziert und vergleicht zwei Datenstände strukturell statt zeilenweise. Alles läuft lokal, weil Datendateien fast immer Kundendaten, Preise oder interne Kennzahlen enthalten.
Werkzeuge in dieser Kategorie
80Über diese Werkzeuge
CSV ist weniger standardisiert, als es aussieht
Eine CSV-Datei kann Kommas, Semikolons oder Tabulatoren trennen, Werte mit oder ohne Anführungszeichen umgeben, Zeilenumbrüche innerhalb eines Feldes erlauben und mit oder ohne Kopfzeile kommen. Deutsche Exporte benutzen häufig Semikolon, weil das Komma als Dezimaltrennzeichen belegt ist. Deshalb scheitert dieselbe Datei in einem Programm und öffnet im anderen: nicht weil sie beschädigt ist, sondern weil beide unterschiedlich raten.
Validieren beantwortet eine andere Frage als formatieren
Formatieren sagt dir, ob die Syntax stimmt — ob Klammern und Anführungszeichen sich schließen. Validieren gegen ein Schema sagt dir, ob die Bedeutung stimmt: ob ein Pflichtfeld fehlt, eine Zahl als Text kam oder ein Datum nicht dem erwarteten Muster folgt. Syntaktisch einwandfreies JSON kann fachlich völlig falsch sein, und genau diese Fehler brechen erst in der Produktion.
YAML-Einrückung trägt Bedeutung
In JSON und XML markieren Zeichen die Struktur, in YAML macht das der Leerraum. Ein einziges Leerzeichen zu viel verschiebt einen Schlüssel eine Ebene tiefer und ändert damit die Konfiguration still, ohne einen Syntaxfehler zu erzeugen. Tabulatoren sind gar nicht erlaubt. YAML nach JSON zu wandeln und wieder zurück ist deshalb ein schneller Weg, um zu sehen, welche Struktur der Parser tatsächlich gelesen hat.