Excel/CSV para JSON

Como usar Excel/CSV para JSON

Excel existe desde 1985 — nasceu primeiro no Macintosh (sim, antes de existir para Windows) como o substituto do Multiplan, que a Microsoft vendia nos anos anteriores. Ao longo de quatro décadas, Excel se tornou o aplicativo de negócios mais usado do planeta. Há uma estimativa famosa de que mais de 750 milhões de pessoas usam Excel ativamente, e que a maior parte do PIB mundial em algum momento passa por uma célula de planilha. Para desenvolvedores, Excel é aquela ferramenta que aparece em todo projeto corporativo: o cliente tem os dados 'no Excel', o time de negócios compartilha as regras de validação numa planilha, o sistema legado exporta relatórios em XLSX. Saber converter entre Excel e JSON é uma skill prática indispensável.

A necessidade de converter planilhas para JSON aparece em vários cenários: quando você recebe uma base de dados inicial para popular uma aplicação nova e os dados estão numa planilha; quando o time de conteúdo gerencia dados em Excel (produtos, categorias, textos de marketing) e você precisa importar para uma API ou banco; quando um sistema legado exporta relatórios em XLSX e você precisa processar os dados programaticamente; ou quando você quer criar fixtures de testes a partir de dados reais mas anonimizados que vivem numa planilha. Em todos esses casos, a conversão manual seria tediosamente lenta e propensa a erros de digitação.

No modo XLSX, esta ferramenta lê o arquivo inteiramente no navegador usando a biblioteca SheetJS (xlsx.js), uma das mais completas para parsing de arquivos Excel em JavaScript. A primeira aba da planilha é lida; a primeira linha vira as chaves dos objetos JSON; cada linha seguinte vira um objeto no array. Células com fórmulas retornam o valor calculado (não a fórmula), e células com datas são convertidas para strings ISO 8601. Células vazias viram string vazia. Uma limitação importante: planilhas com muitas abas, tabelas dinâmicas (pivot tables) ou formatação complexa têm apenas a primeira aba lida; o processamento de pivot tables especificamente não é suportado porque elas armazenam metadados de agrupamento, não dados puros.

No modo CSV, a mesma lógica do conversor CSV para JSON se aplica: vírgula como separador padrão, primeira linha como cabeçalho, campos entre aspas suportados. Para arquivos muito grandes — planilhas com dezenas de milhares de linhas — o processamento pode ser lento e consumir muita memória da aba do navegador. Nesses casos, prefira usar ferramentas de linha de comando como `csvkit` (Python) ou pandas, que processam arquivos grandes de forma muito mais eficiente. O resultado desta ferramenta é pensado para uso prático do dia a dia: imports de dados de tamanho razoável, fixtures de testes e prototipação de APIs.