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🛠️ToolsShed

Text zu JSON Konverter

Konvertiert einfache Textzeilen in JSON-Arrays, Objekte oder analysiert Schlüssel:Wert-Paare. Mehrere Konvertierungsmodi.

Über dieses Tool

Der Text-zu-JSON-Konverter transformiert unstrukturierten Text in ein gültiges JSON-Format und ermöglicht es Ihnen, Klartextdaten mühelos in maschinenlesbare Strukturen umzuwandeln. Ob Sie mit Konfigurationsdateien, API-Daten oder einfachen Listen arbeiten, dieses Tool entfällt die Notwendigkeit, JSON-Syntax manuell zu schreiben, und hilft Ihnen, textbasierte Informationen schnell in Formate zu migrieren, die Anwendungen und APIs direkt verwenden können.

Um den Konverter zu verwenden, fügen Sie einfach Ihren Text ein und wählen Sie den Konvertierungsmodus, der zu Ihrer Datenstruktur passt. Das Tool unterstützt Array-Format für kommagetrennte Elemente, Objektnotation für Schlüssel-Wert-Paare (mit Doppelpunkt- oder Gleichheitszeichen-Trennzeichen) und zeilenweise Konvertierung, bei der jede Zeile zu einem Array-Element wird. Nachdem Sie den entsprechenden Modus ausgewählt und auf Konvertieren geklickt haben, generiert das Tool korrekt formatiertes JSON, das Sie sofort in Ihren Projekten kopieren und verwenden können.

Dieses Tool ist für Entwickler, die Legacy-Textdaten migrieren, JSON-Fixtures für Tests erstellen oder schnell Konfigurationsstrukturen ohne manuelle Syntaxschreibweise prototypisieren, von unschätzbarem Wert. Inhaltsersteller, Analysten und jeder, der mit strukturierten Daten arbeitet, werden feststellen, dass es den Arbeitsablauf beschleunigt, indem wiederholte JSON-Formatierungsaufgaben entfallen.

Häufig gestellte Fragen

Code-Implementierung

# Text to JSON Conversion Utilities
import json

def lines_to_array(text: str, skip_empty: bool = True, trim: bool = True) -> list:
    lines = text.split("\n")
    if trim:
        lines = [l.strip() for l in lines]
    if skip_empty:
        lines = [l for l in lines if l]
    return lines

def lines_to_objects(text: str, key: str = "text", skip_empty: bool = True) -> list:
    lines = lines_to_array(text, skip_empty)
    return [{key: line} for line in lines]

def keyvalue_to_object(text: str, trim: bool = True) -> dict:
    result = {}
    for line in text.split("\n"):
        if trim:
            line = line.strip()
        for sep in [":", "="]:
            idx = line.find(sep)
            if idx > 0:
                k = line[:idx].strip()
                v = line[idx+1:].strip()
                result[k] = v
                break
    return result

def csv_to_json(text: str, trim: bool = True) -> list:
    lines = text.split("\n")
    if not lines:
        return []
    headers = [h.strip() if trim else h for h in lines[0].split(",")]
    result = []
    for line in lines[1:]:
        if not line.strip():
            continue
        values = [v.strip() if trim else v for v in line.split(",")]
        result.append({headers[i]: values[i] if i < len(values) else "" for i in range(len(headers))})
    return result

# Examples
text = "apple\nbanana\ncherry"
print(json.dumps(lines_to_array(text), indent=2))

kv_text = "name: Alice\nage: 30\ncity: London"
print(json.dumps(keyvalue_to_object(kv_text), indent=2))

csv_text = "name,age,city\nAlice,30,London\nBob,25,Paris"
print(json.dumps(csv_to_json(csv_text), indent=2))

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