Da CSV a JSON

Cos'è la conversione da CSV a JSON?

CSV (Comma-Separated Values) è un formato tabulare in testo semplice in cui ogni riga è un record e i campi all'interno di un record sono separati da un delimitatore, tipicamente una virgola. CSV è uno standard di interscambio fin dai primi giorni del personal computing, formalizzato nell'RFC 4180. Fogli di calcolo, database e strumenti di esportazione dati producono tutti CSV perché è semplice, compatto e leggibile da praticamente ogni linguaggio di programmazione.

JSON (JavaScript Object Notation) rappresenta dati strutturati come coppie chiave-valore e array ordinati. A differenza di CSV, JSON supporta oggetti annidati, valori tipizzati (numeri, booleani, null) e record di lunghezza variabile. Poiché JSON è nativamente compreso dai motori JavaScript, è il formato dominante per lo scambio di dati tra browser e server e per le risposte delle API REST. Queste caratteristiche lo rendono il formato predefinito per le API web, i file di configurazione e i database NoSQL come MongoDB e CouchDB.

Convertire CSV in JSON significa mappare ogni riga della tabella in un oggetto JSON, usando la riga di intestazione come nomi di proprietà e i valori delle celle come valori delle proprietà. Il risultato è tipicamente un array JSON di oggetti. Questa conversione è necessaria quando si devono inviare dati tabulari piatti a un sistema che si aspetta input JSON strutturato, come una REST API, un componente di tabella dati nel frontend, o un database orientato ai documenti.

Perché usare questo strumento?

Questo convertitore analizza il CSV nel browser, produce l'output JSON istantaneamente e non invia mai i dati a un server.

Casi d'uso della conversione CSV in JSON

Riferimento ai delimitatori CSV

I file CSV non usano sempre le virgole. Il delimitatore dipende dalla localizzazione, dall'applicazione di esportazione e dal contenuto dei dati. Ecco i quattro delimitatori più comuni e quando ciascuno viene tipicamente utilizzato:

CSV vs JSON: differenze strutturali

Il divario tra i due formati spiega perché la mappatura delle intestazioni, l'inferenza dei tipi e la gestione dei valori mancanti richiedono scelte esplicite durante la conversione.

Esempi di codice

Come convertire CSV in JSON in modo programmatico nei linguaggi e strumenti CLI più diffusi:

// Simple CSV string → JSON array
const csv = `name,age,city
Alice,30,Berlin
Bob,25,Tokyo`

const [headerLine, ...rows] = csv.trim().split('\n')
const headers = headerLine.split(',')
const json = rows.map(row => {
  const values = row.split(',')
  return Object.fromEntries(headers.map((h, i) => [h, values[i]]))
})
// → [{ name: "Alice", age: "30", city: "Berlin" }, ...]

// With the built-in fetch + a library (Papa Parse)
import Papa from 'papaparse'
const result = Papa.parse(csvString, { header: true, dynamicTyping: true })
console.log(result.data) // typed numbers and booleans

import csv, json, io

csv_string = """name,age,city
Alice,30,Berlin
Bob,25,Tokyo"""

reader = csv.DictReader(io.StringIO(csv_string))
data = [row for row in reader]
print(json.dumps(data, indent=2))
# → [{"name": "Alice", "age": "30", "city": "Berlin"}, ...]

# With type coercion (age as int)
import pandas as pd
df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_string))
print(df.to_json(orient="records", indent=2))
# → [{"name": "Alice", "age": 30, "city": "Berlin"}, ...]

package main

import (
	"encoding/csv"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"strings"
)

func main() {
	input := "name,age,city\nAlice,30,Berlin\nBob,25,Tokyo"
	r := csv.NewReader(strings.NewReader(input))
	records, _ := r.ReadAll()

	headers := records[0]
	var result []map[string]string
	for _, row := range records[1:] {
		obj := make(map[string]string)
		for i, h := range headers {
			obj[h] = row[i]
		}
		result = append(result, obj)
	}

	out, _ := json.MarshalIndent(result, "", "  ")
	fmt.Println(string(out))
	// → [{"age":"30","city":"Berlin","name":"Alice"}, ...]
}

# Using Miller (mlr) — handles quoting, types, and edge cases
mlr --icsv --ojson cat data.csv
# → [{"name": "Alice", "age": 30, "city": "Berlin"}, ...]

# Using csvjson from csvkit (Python-based)
csvjson data.csv

# Using jq with @csv (reverse: JSON → CSV)
# For CSV → JSON, pipe through Miller or Python
cat data.csv | python3 -c "
import csv, json, sys
reader = csv.DictReader(sys.stdin)
json.dump(list(reader), sys.stdout, indent=2)
"

Domande frequenti