JSON Swiss

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Transformateur JSON et outil AI Transform

PortéeRacine
Script
Écrivez du JavaScript ici… (n’oubliez pas de retourner une valeur)
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Lancez un aperçu pour voir le JSON de sortie.

Comment restructurer du JSON avec des scripts et AI Transform

1Étape 1 - Commencer par un JSON correctement analysable2Étape 2 - Choisir une recette ou laisser AI Transform rédiger le premier script3Étape 3 - Valider la sortie avec Preview avant tout remplacement4Étape 4 - Appliquer le résultat et poursuivre le flux JSON

JSON Transformer est particulièrement utile comme couche de modification de structure. Commencez avec un JSON analysable, choisissez une recette ou un script rédigé par l’IA, vérifiez le résultat en prévisualisation, puis appliquez, exportez ou poursuivez avec l’éditeur de tableau, Formatter et les outils de schéma.

Du payload brut à la structure cible

Définissez le JSON voulu, puis laissez les scripts et l’IA vous aider à le construire

Dans le travail réel, il ne s’agit généralement pas de changer une seule valeur, mais de transformer un payload bruyant en structure adaptée à une liste frontend, un rapport ou une API en aval.

JSON brut
1
[
2
{
3
"id": 101,
4
"fullName": "Maeve Winters",
5
"team": "growth",
6
"active": true,
7
"profile": {
8
"email": "[email protected]"
9
}
10
},
11
{
12
"id": 102,
13
"fullName": "Jon Park",
14
"team": "ops",
15
"active": false,
16
"profile": {
17
"email": "[email protected]"
18
}
19
}
20
]
Sortie transformée
1
[
2
{
3
"id": 101,
4
"name": "Maeve Winters",
5
"email": "[email protected]"
6
}
7
]

Ce flux filtre + renomme + extrait un champ profond : c’est un bon cas pour commencer avec AI Transform puis valider localement dans Preview.

3 exemples de transformation JSON proches du travail réel

Ces exemples couvrent le nettoyage, la restructuration de champs et l’extraction de valeurs, des tâches fréquentes avec les API, les exports et les configurations.

Nettoyage

Éliminer les lignes invalides pour ne transmettre que les enregistrements utiles

Utile pour retirer des utilisateurs archivés, des enregistrements en échec ou des données de test avant export, analyse ou chargement ailleurs.

JSON d’entrée
1
[
2
{ "id": 101, "status": "active", "name": "Maeve" },
3
{ "id": 102, "status": "archived", "name": "Jon" }
4
]
Sortie transformée
1
[
2
{ "id": 101, "status": "active", "name": "Maeve" }
3
]

Filtrer d’abord rend généralement toutes les étapes suivantes plus propres et plus rapides.

Restructuration

Aplatir des objets imbriqués et renommer des champs pour les outils suivants

Utile pour obtenir une structure simple dans des tableaux frontend, des rapports, un export CSV ou des modèles typés.

JSON d’entrée
1
{
2
"user": {
3
"id": 42,
4
"profile": {
5
"fullName": "Maeve Winters",
6
"email": "[email protected]"
7
}
8
}
9
}
Sortie transformée
1
{
2
"id": 42,
3
"name": "Maeve Winters",
4
"email": "[email protected]"
5
}

Une sortie plus plate est généralement plus facile à inspecter dans l’éditeur de tableau et à convertir en schéma ou en code.

Extraction de données

Extraire un champ d’un tableau d’objets sous forme de liste indépendante

Utile pour obtenir une liste d’identifiants, de SKU ou toute sortie à une colonne sans recopier les valeurs.

JSON d’entrée
1
[
2
{ "id": "SKU-1", "price": 19 },
3
{ "id": "SKU-2", "price": 22 }
4
]
Sortie transformée
1
[
2
"SKU-1",
3
"SKU-2"
4
]

Extraire une colonne est l’un des gains les plus rapides d’une recette ou d’un script préparé par l’IA.

  1. 01

    Étape du tutoriel

    Étape 1 - Commencer par un JSON correctement analysable

    Avant toute transformation, vérifiez que l’entrée est un JSON valide. Transformer n’est pas un outil de réparation. Il fonctionne lorsque les données sont analysables et que le problème restant concerne la structure, pas la syntaxe.

    • Collez le JSON brut dans l’éditeur d’entrée pour des réponses d’API, objets de configuration, exports ou payloads de journaux.
    • Si le payload est déjà dans un fichier, utilisez Importer plutôt que de le recopier à la main.
    • Pour les grands tableaux ou les objets très imbriqués, décidez de la structure cible avant de modifier les scripts.
    • Si l’entrée ne peut pas être analysée, passez d’abord par Validator ou Repair, puis revenez une fois le JSON valide.
    • Un flux courant consiste à utiliser Formatter puis Transformer, car un JSON formaté est plus facile à comprendre avant sa restructuration.
  2. 02

    Étape du tutoriel

    Étape 2 - Choisir une recette ou laisser AI Transform rédiger le premier script

    Décidez si une recette intégrée suffit ou si l’IA doit produire un meilleur point de départ. Les recettes sont rapides pour les motifs courants ; l’IA aide lorsque la règle est propre à vos données métier.

    • Parcourez les recettes de filtrage, mappage, conservation de champs, aplatissement, déduplication, renommage et autres transformations courantes.
    • Si vous connaissez la forme cible sans vouloir écrire le script depuis zéro, ouvrez AI Transform et décrivez l’objectif en langage courant.
    • Les demandes sont plus efficaces lorsque vous indiquez les champs à conserver ou supprimer et si vous voulez grouper, trier, aplatir ou ajouter des valeurs par défaut.
    • Considérez le résultat de l’IA comme un premier brouillon et ajustez les noms de champs et les règles métier avant de vous y fier.
    • Que vous partiez d’une recette ou de l’IA, conservez une copie propre de l’entrée pour comparer la sortie transformée.
  3. 03

    Étape du tutoriel

    Étape 3 - Valider la sortie avec Preview avant tout remplacement

    La fonction de sécurité la plus importante de cette page est Preview. Elle permet de confirmer ce que le script produit avant de remplacer l’entrée ou d’exporter le résultat.

    • Lancez Preview et contrôlez la forme de sortie, le nombre de lignes, les noms et types de champs et la profondeur d’imbrication avant d’appliquer.
    • Si le script échoue, renvoie undefined ou produit une valeur qui ne peut pas être sérialisée en JSON, la page affiche une erreur pour vous permettre de le corriger.
    • Pour les filtres et mappages, vérifiez quelques enregistrements représentatifs afin de ne pas supprimer ou convertir incorrectement des champs importants.
    • Pour l’aplatissement, le regroupement et le renommage, vérifiez que les clés sont cohérentes et que les tableaux ou objets n’ont pas été remodelés par erreur.
    • Les scripts générés par l’IA doivent être prévisualisés avec soin : ce sont de bons points de départ, pas des réponses finales non vérifiées.
  4. 04

    Étape du tutoriel

    Étape 4 - Appliquer le résultat et poursuivre le flux JSON

    Lorsque la prévisualisation est correcte, appliquez le résultat dans l’éditeur d’entrée ou copiez-le et exportez-le. Vous pouvez ensuite passer à la revue visuelle, au formatage, à la génération de schéma ou à l’intégration en aval.

    • Utilisez Apply pour transformer le résultat de la prévisualisation en nouvelle entrée et enchaîner plusieurs transformations.
    • Si la sortie est prête, copiez-la ou téléchargez-la pour des tests d’API, une livraison, un transfert ou un archivage.
    • Pour inspecter des lignes ou modifier quelques champs manuellement, ouvrez le résultat dans JSON Table Editor.
    • Pour rendre le payload plus lisible ou partageable, passez-le dans Formatter afin de le mettre en forme, le trier ou le minifier.
    • Une fois la structure stable, générez le schéma ou les types et comparez les versions depuis la sortie transformée plutôt que depuis le payload brut.

Un flux JSON Transformer plus fiable

1

Utilisez d’abord Validator ou Formatter pour que l’entrée soit analysable et facile à inspecter.

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Commencez par une recette ou un brouillon AI Transform plutôt que d’écrire chaque script depuis un fichier vide.

3

Après chaque modification, lancez Preview et inspectez des lignes représentatives avant de cliquer sur Apply.

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Une fois la transformation stable, copiez, exportez ou envoyez le résultat vers l’éditeur de tableau, Formatter, Schema Generator ou Compare.

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Conservez les scripts efficaces pour les réutiliser : les payloads similaires seront plus rapides à traiter la prochaine fois.

JSON Transformer est particulièrement utile entre le formatage et l’édition visuelle : plus rapide que les modifications manuelles et plus léger à itérer qu’un programme complet de traitement des données.

Conseils pratiques

Définissez la forme de sortie avant d’écrire le script : la logique sera généralement plus claire et demandera moins d’essais.
Utilisez AI Transform pour la première version, mais faites confiance à la sortie Preview avant de faire confiance au script.
Lors de la transformation de tableaux, vérifiez quelques lignes représentatives pour ne pas perdre silencieusement des champs ou des types importants.
Si la tâche consiste surtout à inspecter ou modifier ponctuellement, JSON Table Editor convient souvent mieux qu’un script.

Outils JSON associés

  • Formater et valider l’entrée d’abord rend les scripts plus faciles à écrire et les sorties plus faciles à vérifier.
  • Après une transformation en lot, une revue visuelle dans un tableau permet de contrôler les champs importants.
  • Une fois la forme de sortie stable, la génération du schéma et des types est généralement plus propre.

JSON en tableau

Ouvrez le JSON transformé dans un tableau pour inspecter les lignes, filtrer les données et effectuer les dernières modifications manuelles.

Formater JSON

Formatez le JSON d’entrée ou de sortie pour lire et vérifier plus facilement les changements de structure.

Valider JSON

Validez le payload avant la transformation ou revérifiez la sortie pour confirmer qu’elle reste un JSON valide.

Réparer JSON

Réparez d’abord la syntaxe si le JSON d’origine ne peut pas être analysé correctement.

Questions fréquentes

À quoi sert surtout ce transformateur JSON ?

Il sert à transformer un JSON valide en une structure plus facile à utiliser ailleurs. Vous pouvez filtrer des lignes, renommer des champs, ajouter des valeurs par défaut, extraire un champ sous forme de liste, aplatir des objets imbriqués ou regrouper des enregistrements pour des API, des tableaux ou des rapports.

Faut-il connaître JavaScript ?

Pas forcément. La page propose des recettes prêtes à l’emploi pour filtrer, mapper, aplatir, dédupliquer et renommer des clés. Si vous ne voulez pas partir de zéro, AI Transform peut rédiger un brouillon à partir d’un objectif en langage naturel.

AI Transform modifie-t-il automatiquement mes données ?

Non. AI Transform rédige le script sans contourner votre validation. Vous examinez le script, lancez une prévisualisation, vérifiez le résultat et décidez de l’appliquer au JSON courant. Le flux reste rapide tout en restant contrôlable.

Mon JSON est-il envoyé lorsque je le transforme ?

L’exécution du script, la prévisualisation, l’application et l’export se font localement dans le navigateur. L’assistant IA peut aider à rédiger la logique depuis votre demande, mais la transformation du JSON reste locale.

Quelle différence avec JSON Table Editor ou Formatter ?

Table Editor convient mieux à l’inspection visuelle et aux modifications manuelles, tandis que Formatter sert à améliorer la lisibilité, minifier et nettoyer. JSON Transformer convient quand il faut modifier la structure : renommer des champs, extraire des colonnes, aplatir des objets ou produire une nouvelle forme de sortie.

Quand utiliser Validator ou Repair en premier ?

Utilisez Validator ou Repair en premier si le JSON n’est pas encore valide. Transformer est plus efficace une fois le payload analysable et lorsque vous vous concentrez sur sa structure plutôt que sur les erreurs de syntaxe.