Daten aus einer Excel-Datei in JSON, CSV oder TSV ziehen, ohne was zu installieren
Du hast eine Excel-Datei (`.xlsx`, das moderne Format, das Excel seit 2007 nutzt) und willst saubere Daten für deine App, Datenbank oder dein Skript. Excel öffnen, copy-pasten, gegen die Formatierung kämpfen? Eine halbe Stunde weg. Excel verwandelt PLZ in Zahlen (`02345` wird `2345`), zeigt Daten als Seriennummern (`44927` statt `2023-01-01`) und zerlegt UTF-8 in dem Moment, in dem du als CSV speicherst.
Datei links droppen und du kriegst jedes Sheet auf einmal in drei Formaten: JSON (ein Array von Objekten, erste Zeile wird zu den Keys), CSV (RFC-4180-konform, mit korrektem Quote-Escaping) und TSV (Tab-getrennt, fertig zum Pasten in Excel oder Google Sheets). Sheet aus dem Tab-Bar wählen, Format umschalten, kopieren oder runterladen.
Die Konvertierung läuft auf unserem Server (der Parser ist zu schwer, ihn in jede Seite zu shippen) und deine Datei wird nie persistiert auf Disk oder in eine DB. Cap: 10 MB pro Datei, 50 Sheets pro Workbook, 10.000 Zeilen pro Sheet, das deckt praktisch jeden Business-Report.
So nutzt du das Tool
- Eine `.xlsx`-Datei in den Upload-Bereich ziehen oder klicken und von der Disk wählen. Das moderne Excel-Format (alles, was Excel 2007 oder neuer gespeichert hat) wird voll unterstützt.
- 1-2 Sekunden warten, während der Server das Workbook parst und das Result-Panel erscheint. Größere Dateien (paar MB, viele Sheets) brauchen bis 5 Sekunden.
- Sheet im Tab-Bar oben wählen. Die kleine Zahl neben jedem Namen ist die Zeilenzahl für das Sheet (ohne Header-Zeile, wenn der Toggle an ist).
- Output-Format wählen: `JSON` (Array von Objekten, Keys aus der ersten Zeile), `CSV` (kommagetrennt, Felder nur bei Bedarf gequotet) oder `TSV` (Tabs, perfekt zum Pasten zurück in eine Tabelle).
- Erste Zeile ist Header (Default AN): die erste Zeile wird zu den JSON-Objekt-Keys (`name`, `email`, `amount`). Ausmachen, wenn dein Sheet keine Header-Zeile hat; du kriegst `col1`, `col2`, ... stattdessen.
- Daten als ISO parsen (Default AN): Zellen, die Excel als Datum markiert, werden in ISO 8601 übersetzt (`2023-01-15T00:00:00.000Z`). Ausmachen, wenn du lieber den Literal-Text siehst, wie er in Excel auftauchte.
- Ergebnis kopieren mit einem Klick oder runterladen als Datei. Der Filename ist der Sheet-Name plus heutiges Datum, sodass aufeinanderfolgende Exports sich nicht überschreiben.
Wann das nützlich ist
Sechs Situationen, in denen der Konverter eine Stunde Excel-Ringkampf ersetzt:
- Daten aus einer Tabelle in eine Web-App importieren. Ein Kunde hat eine Produktliste als `.xlsx` (1500 Zeilen, 12 Spalten) geschickt. Dein Endpoint nimmt nur JSON. Datei droppen, JSON des aktiven Sheets kopieren, in deinen Importer pasten. Zwei Minuten statt einen Excel-Parser im Backend zu schreiben.
- Daten aus Buchhaltungs-Reports ziehen. Du bekommst einen Sales-Report aus einem ERP als `.xlsx` mit 5 Sheets (eines pro Region). Alle auf einmal konvertieren, pro Sheet CSV kopieren, ins Data-Warehouse via `COPY FROM` laden.
- Daten zwischen Systemen migrieren. Ein altes CRM exportiert Kontakte als .xlsx, das neue importiert JSON über seine API. Tausend Records in einer Sekunde konvertieren, prüfen dass Daten ISO sind in der Vorschau, via `fetch POST` pushen.
- Mit Google-Forms-Antworten arbeiten. Du lädst die Antworten als Excel runter, willst sie aber in Python oder Jupyter analysieren. Zu CSV exportieren, mit `pandas.read_csv()` laden, kein `openpyxl`-Install nötig.
- Test-Fixtures aus echten Daten bauen. Du hast Sample-Daten in Excel (vom Kunden, vom Analyst). Deine Tests erwarten JSON. Konvertieren, kopieren, in `fixtures.json` pasten, keine Hand-Abschrift.
- Rechnungen in ein Buchhaltungssystem exportieren. Das Rechnungs-Tool emittet `.xlsx`, das Buchhaltungs-Tool nimmt TSV. Konvertieren, in den Importer pasten, fertig. Tabs kollidieren nicht mit Kommas in Positions-Beschreibungen.