What JSON input does the JSON Table Viewer accept?

The tool accepts a JSON array of objects. Each element in the array becomes a table row, and the keys of the objects become column headers. Nested objects are automatically flattened using dot notation — for example, { "address": { "city": "London" } } produces a column named "address.city". Arrays inside objects are displayed as their JSON string representation.

How are columns determined when objects have different keys?

Columns are the union of all keys found across every object in the array. If a row is missing a key that other rows have, the corresponding cell is left empty. This means you can safely mix records with slightly different shapes and still get a complete, readable table.

How does the sort feature work?

Click any column header to sort the table by that column in ascending order. Click the same header again to switch to descending order. Sorting is purely client-side and never modifies your original JSON. A chevron icon next to the active column header shows the current sort direction.

How do I copy the table as CSV?

Click the "Copy as CSV" button below the table. It serialises the current sorted view — including the header row — to CSV format and copies it to your clipboard. You can then paste it directly into Excel, Google Sheets, or any text editor.

Просмотрщик таблицы JSON

5 строк

8 столбцов

Ввод JSON

[
  {
    "id": 1,
    "name": "Alice Johnson",
    "email": "alice@example.com",
    "role": "admin",
    "address": {
      "city": "New York",
      "country": "US"
    },
    "age": 32,
    "active": true
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Bob Smith",
    "email": "bob@example.com",
    "role": "editor",
    "address": {
      "city": "London",
      "country": "GB"
    },
    "age": 28,
    "active": true
  },
  {
    "id": 3,
    "name": "Carol White",
    "email": "carol@example.com",
    "role": "viewer",
    "address": {
      "city": "Paris",
      "country": "FR"
    },
    "age": 35,
    "active": false
  },
  {
    "id": 4,
    "name": "David Lee",
    "email": "david@example.com",
    "role": "editor",
    "address": {
      "city": "Tokyo",
      "country": "JP"
    },
    "age": 41,
    "active": true
  },
  {
    "id": 5,
    "name": "Eva Martinez",
    "email": "eva@example.com",
    "role": "admin",
    "address": {
      "city": "Berlin",
      "country": "DE"
    },
    "age": 29,
    "active": false
  }
]

Таблица (5 строк, 8 столбцы)

id	name	email	role	address.city	address.country	age	active
1	Alice Johnson	alice@example.com	admin	New York	US	32	true
2	Bob Smith	bob@example.com	editor	London	GB	28	true
3	Carol White	carol@example.com	viewer	Paris	FR	35	false
4	David Lee	david@example.com	editor	Tokyo	JP	41	true
5	Eva Martinez	eva@example.com	admin	Berlin	DE	29	false

Технические детали

Как работает конвертер JSON в таблицу

Что делает инструмент

Конвертер JSON в таблицу отображает JSON-массив объектов как сортируемую и фильтруемую HTML-таблицу. Он автоматически извлекает заголовки столбцов из ключей объектов, разворачивает вложенные объекты в столбцы с точечной нотацией и показывает данные в привычном табличном виде, похожем на электронные таблицы. Это упрощает визуальный просмотр, сортировку и поиск по структурированным JSON-данным без импорта в базу данных или приложение для таблиц.

Распространенные сценарии использования для разработчиков

Разработчики используют этот инструмент, чтобы быстро визуализировать массивы ответов API, просматривать результаты запросов к базе данных, экспортированные в JSON, или проверять конфигурационные данные. Он особенно полезен для просмотра больших массивов, возвращаемых REST-эндпоинтами, сравнения записей бок о бок и выявления отсутствующих или аномальных значений в наборах данных. QA-инженеры используют его, чтобы убедиться, что массовые выгрузки данных содержат ожидаемые поля и значения, не написав ни одного скрипта.

Форматы данных, типы или варианты

Инструмент ожидает JSON-массив объектов, где каждый объект представляет строку. Объекты с неоднородными ключами обрабатываются созданием столбцов для всех уникальных ключей по всем строкам, с пустыми ячейками там, где ключ отсутствует. Вложенные объекты разворачиваются с использованием точечной нотации (например, address.city становится заголовком столбца). Массивы внутри значений отображаются как строки, разделённые запятыми. Примитивные массивы без элементов-объектов не поддерживаются в качестве входных данных для таблицы.

Распространенные ошибки и крайние случаи

Очень глубоко вложенные объекты при разворачивании дают заголовки столбцов, которые получаются длинными и трудночитаемыми. Массивы со смешанными типами (часть элементов — объекты, часть — примитивы) могут приводить к неожиданной раскладке столбцов. Большие наборы данных с тысячами строк могут замедлять рендеринг в браузере — в таких случаях подумайте о разбиении данных на страницы перед вставкой. Объекты с ключами, отличающимися только регистром (например, 'Name' и 'name'), создадут отдельные столбцы, что может сбивать пользователей с толку.

Когда использовать этот инструмент, а когда — код

Используйте этот браузерный инструмент для быстрого визуального просмотра JSON-массивов во время разработки и отладки. Для программного рендеринга таблиц в приложениях используйте библиотеки вроде ag-Grid, TanStack Table или отображение pandas DataFrame. Для исследования данных в большом масштабе инструменты вроде DuckDB или jq в сочетании с утилитами форматирования столбцов обрабатывают миллионы записей, что было бы непрактично в вкладке браузера.