将 JSON 转换为 CSV：免费工具 & Python 自动化

在数据处理领域，JSON 和 CSV 是两种应用最广泛的格式。JSON 擅长存储和传输结构化数据（尤其支持嵌套结构），广泛应用于 API 接口、Web 应用和数据库；而 CSV 以“纯文本+表格化”的特性，成为电子表格、数据分析工具的首选格式，数据共享效率极高。因此，将 JSON 转换为 CSV 是营销人员、数据分析师、开发人员必备的基础技能。

本文将介绍几种可靠的 JSON 转 CSV 方法 —— 从适合初学者的在线工具，到面向开发人员的代码化解决方案。无论是处理小型 JSON 文件还是大型数据集，都能在这里找到合适的方法。

目录：

JSON 和 CSV 是什么？快速概述
方法一：使用 JSON 转 CSV 在线转换器（快捷简便）
方法二：在 Python 中转换 JSON 为 CSV（灵活可扩展）
方法三：使用 Excel 可视化操作（图形界面友好）
JSON 转 CSV 方法对比
避坑指南：JSON 转 CSV 最佳实践
常见问题答疑

JSON 和 CSV 是什么？快速概述

在开始转换前，先明确两种格式的核心差异，才能避免转换后数据错乱：

JSON（JavaScript对象表示法）：
结构灵活，支持键值对、嵌套字典/数组（比如“用户信息”里包含“联系方式”子对象），可读性强，但无法直接用 Excel 打开分析。
CSV（逗号分隔值）：
纯文本格式，数据以“行+列”呈现，逗号分隔列、换行分隔行，无嵌套结构，可直接导入电子表格工具，但不支持复杂层级数据。

简单说：JSON 转 CSV 的核心是扁平化，即把嵌套的层级结构拆分为独立列，让复杂数据适配表格化工具的需求。

方法一：使用 JSON 转 CSV 在线转换器（快捷简便）

在线转换器是最快的转换方式，非常适合一次性任务、小型数据集，或无编程经验的用户。这类基于网页的工具会在浏览器中完成全部转换操作。

具体步骤：

选择可靠的在线转换器

搜索 “免费 JSON 转 CSV 转换器”，选择简洁好用的工具，例如：JSON-CSV.com（支持嵌套结构）、Aconvert.com。对于敏感数据，可选择能在浏览器本地处理文件，无需上传至服务器的工具。

准备 JSON 数据

确保您的 JSON 格式正确且有效。大多数转换器遇到格式错误的 JSON 时，要么无响应，要么生成异常结果。结构为对象数组的 JSON 转换效果最佳：

[
  {
    "产品编号": "P001",
    "产品名": "投影仪",
    "单价": 1299.99,
    "库存": "有货",
    "产品类目": "电子产品"
  },
  {
    "产品编号": "P002",
    "产品名": "纯棉T恤",
    "单价": 89.9,
    "库存": "缺货",
    "产品类目": "服饰"
  }
]

实用技巧：如果不确定文件结构是否正确，可使用 JSONLint 等 JSON 验证工具检查（粘贴后点击 “Validate”，绿灯即合格）。

导入 JSON 数据

优质的转换器会提供多种输入方式：

点击 “导入” 或类似按钮，选择本地 .json 文件；
粘贴文本：直接把 JSON 字符串复制到输入框；
读取 URL：输入包含 JSON 数据的公共 URL 即可自动抓取。

配置转换设置（高级选项）

许多转换器支持自定义配置：

分隔符：选择逗号（标准）、分号、制表符或竖线
编码：UTF-8 是标准编码，支持中文、特殊字符
表头行：选择是否包含列标题
嵌套处理：选择是否扁平化嵌套对象

转换并下载

点击转换按钮，几秒内即可看到预览结果。然后下载转换后的 CSV 文件到本地，并在 Excel 或任意电子表格软件中打开，验证转换结果。

使用 JSON-CSV.com 转换的示例：

免费JSON转CSV在线转换器

注意事项：在线工具通常有文件大小限制，对深度嵌套的 JSON 处理效果可能不佳，且涉及敏感数据时存在安全风险。

方法二：在 Python 中转换 JSON 为 CSV（灵活可扩展）

对于重复转换、大型数据集、复杂 JSON 结构，或自动化工作流场景，使用 Python 是最高效的选择。在 Python 丰富的数据处理库生态中，Free Spire.XLS for Python 是一款功能强大的库，可简化 JSON 转 CSV（或 CSV 转 JSON）的操作。

安装免费 Python 库

确保已安装 Python，然后打开终端或命令提示符，运行以下 pip 命令安装 Free Spire.XLS 库：

1	pip install Spire.Xls.Free

将 JSON 文件转换为 CSV 的 Python 代码

此脚本适用于扁平结构的 JSON 文件（无嵌套数据）：

import json
from spire.xls import *

# 加载JSON数据
with open('信息.json', encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)

# 创建工作簿和工作表
workbook = Workbook()
sheet = workbook.Worksheets[0]
# 从JSON键中提取表头
headers = list(data[0].keys())

# 将表头写入第一行
for col, header in enumerate(headers, start=1):
    sheet.Range[1, col].Value = header

# 将每个JSON对象的值填充到后续行中
for row_index, item in enumerate(data, start=2):
    for col_index, key in enumerate(headers, start=1):
        value = item.get(key, "")
        sheet.Range[row_index, col_index].Value = str(value) if value is not None else ""

# 将工作表另存为CSV文件
sheet.SaveToFile("输出.csv", ",", Encoding.get_UTF8())
workbook.Dispose()

核心代码说明：

json.load(f)：将 JSON 内容解析为 Python 列表 / 字典。；
Workbook()：创建 Excel 工作簿（无需手动打开 Excel）；
data[].keys()：从 JSON 列表的键中提取列标题；
Worksheet.Range[].Value：向指定单元格写入文本 / 值（Spire.XLS 的行列索引从 1 开始）；
item.get(key, "")：安全获取每个键对应的值（若键不存在则返回空字符串，避免脚本报错）；
SaveToFile(filename, delimiter, encoding)：将工作表导出为 CSV 文件，可指定分隔符、编码等参数。

转换结果：

Python转换JSON到CSV

实际业务中的 JSON 通常包含嵌套结构。如需处理包含字典和数组的嵌套 JSON，可参考该详细教程：Python JSON 转 CSV 完整教程：支持扁平与嵌套 JSON

方法三：使用 Excel 可视化操作（图形界面友好）

对于偏好图形界面，或需要在转换过程中手动核对数据的用户，Microsoft Excel 提供了内置功能：导入 JSON 并另存为 CSV 格式。操作步骤如下：

打开 Excel，新建空白工作簿；
导入 JSON 文件：切换至 “数据” 选项卡 > “获取数据” > “自文件” > “自 JSON”；
选择目标 JSON 文件并点击 “导入”，Excel 会打开 “Power Query 编辑器” 窗口；
点击功能区中的 “到表”，将 JSON 结构转换为表格；

导入JSON至Excel

点击列标题旁的双箭头图标，勾选需要拆分的嵌套字段，然后点击 “确定” 自动拆分嵌套列；
根据需要，使用 Power Query 直观的界面调整数据；

在Excel中拆分嵌套JSON字段

数据格式调整完成后，点击 “关闭并上载”，将加载数据到 Excel 工作表；
保存为 CSV 格式：点击 “文件” > “另存为”，选择 “CSV（逗号分隔）(*.csv)” 作为文件格式，点击 “保存”。

在Excel中拆分嵌套JSON字段

实用技巧：数据源更新后,右键点击 Excel 中的数据区域的 “刷新”，自动同步最新 JSON 数据并更新 CSV（无需重复导入步骤），非常适合用于制作定期报表。

延伸阅读：如何将 CSV 转换为 TXT：4种高效方法

JSON 转 CSV 方法对比

根据数据集大小、技术能力和安全需求选择合适的方法：

对比维度	在线转换器	Python 脚本	Excel 可视化操作
适用场景	一次性、小文件、零基础	自动化、大文件、嵌套 JSON	手动核对、后续编辑、数据源更新
操作难度	🌟 极低（点击3步完成）	🌟🌟 中等（需基础Python）	🌟 低（图形界面）
可定制性	🌟 低（仅基础配置）	🌟🌟🌟 高（自由修改脚本）	🌟🌟 中（Power Query 调整）
数据安全	🌟 低（部分需上传服务器）	🌟🌟🌟 高（本地执行）	🌟🌟 中（本地文件，需注意共享）
嵌套JSON支持	部分支持（简单嵌套）	完全支持（复杂嵌套）	完全支持（手动拆分）

避坑指南：JSON 转 CSV 最佳实践

验证JSON格式：用 JSONLint 验证，避免因缺少括号、逗号导致转换失败；
保留数据类型： CSV 默认将所有数据转为文本，若需保留数字/日期格式，转换后在 Excel 中手动设置数据格式（如“数字”“日期”）；
处理空值/缺失值：统一空值表示（如用空字符串、“NA”代替），避免 CSV 中出现 “None” “null” 等无效值；
编码统一用 UTF-8：无论哪种方法，都选择 UTF-8 编码，避免中文、特殊字符（如表情、外文）乱码；
用样本数据测试：转换大文件前，先用少量 JSON 数据测试转换效果，确认字段拆分正确后再批量转换；

文章小结

将 JSON 转换为 CSV 是数据处理中的一项基础技能。无论您是需要快速转换的初学者（使用在线工具）、需要自动化流程的开发人员（使用 Python），还是需要手动核对数据的分析师（使用 Excel），本文中介绍的方法都能满足您的需求。借助这些工具和最佳实践，您只需几分钟就能将层级化的 JSON 数据转换为可用的 CSV 文件，实现与电子表格、数据分析工具和报表系统的无缝集成。