Visionneuse CSV

Cette page est le guide canonique pour prévisualiser des CSV avec le CSV Viewer de DevUtilities. Ouvrez un fichier ci-dessus, puis utilisez les sections sur délimiteur/en-têtes, tri, limites des gros fichiers, encodage et transfert JSON/CSV. L’analyse reste dans le navigateur.

CSV Viewer est un aperçu de tableau côté client pour les valeurs séparées par des virgules. Il traite la première ligne comme en-têtes, affiche une grille triable et garde le texte en mémoire pour inspecter les exports avant ETL, conversion JSON ou pièce jointe.

Ce que vous obtenez

• Sélecteur / glisser-déposer via FileReader (texte)
• Parsing style RFC 4180 : virgules, champs quotés, guillemets échappés
• Première ligne comme en-têtes de colonnes
• Tri au clic (localeCompare, asc/desc)
• Compteurs de lignes et colonnes dans l’interface
• Traitement local uniquement — rien n’est téléversé

Utilisez ce visualiseur quand

• Coup d’œil rapide sur un export sans ouvrir Excel
• Vérifier en-têtes et forme des lignes avant transforms JSON/CSV
• Contrôler que guillemets et virgules ont survécu à l’export
• Rester hors ligne avec des CSV clients ou paie

Comment cet outil aide

1. Ouvrez un .csv depuis le disque.
2. Confirmez que les noms d’en-tête correspondent au schéma du producteur.
3. Vérifiez le nombre de lignes par rapport à la taille attendue.
4. Cliquez un en-tête pour trier ; recliquez pour inverser.
5. Repérez les lignes irrégulières ou valeurs fusionnées.
6. Si des caractères sont faux (é, ’), corrigez l’encodage à la source et rechargez.
7. Pour les transforms, copiez le CSV dans JSON ↔ CSV, Dev Toolkit Columns → JSON ou votre ETL.

Le parseur est délimité par des virgules. La première ligne logique non vide devient les en-têtes ; chaque ligne suivante est une ligne de données alignée par index de colonne.

Ce qui est détecté

• Virgule (,) comme séparateur de champs
• Champs entre guillemets doubles pouvant contenir virgules et retours ligne
• Guillemets échappés en guillemets doublés ("")
• Terminateurs de ligne CRLF et LF

Ce qui n’est pas auto-détecté

• Délimiteurs point-virgule (;) ou tabulation (\t) courants dans Excel UE
• Interrupteur « a un en-tête » — la ligne 0 est toujours en-tête
• Inférence de types (nombres/dates restent des chaînes)

Conseil pratique

Conseil pratique

Le tri est lexicographique via localeCompare sur les chaînes. Idéal pour catégories et IDs, pas pour l’ordre de magnitude numérique.

• Clic sur un en-tête pour ascendant ; reclic pour descendant
• Colonnes numériques triées comme texte (« 10 » avant « 2 »)
• Cellules vides comme chaînes vides ; lignes irrégulières peuvent décaler les valeurs
• L’état de tri se réinitialise à chaque nouveau fichier
• Utilisez la ligne lignes × colonnes pour vérifier l’export

Un fournisseur a envoyé overnight.csv. Avant de le charger dans l’entrepôt, confirmez en-têtes, nombre de lignes et que les virgules entre guillemets n’ont pas découpé les champs.

Comment cet outil aide

1. Ouvrez le fichier et lisez les en-têtes face au schéma contractuel.
2. Comparez le nombre de lignes affiché au manifeste du fournisseur.
3. Triez une colonne clé (order_id, email) et repérez vides ou doublons.
4. Ouvrez des cellules suspectes — les adresses quotées doivent rester dans une colonne.
5. Rejetez ou redemandez le fichier si la forme est mauvaise avant l’ETL.

Résultat : vous détectez le problème à l’aperçu, pas après un échec de pipeline.

Vous avez besoin d’objets pour un mock d’API ou un schéma d’outil LLM, mais la source de vérité reste un export CSV.

Comment cet outil aide

1. Prévisualisez dans CSV Viewer pour confirmer des en-têtes propres (pas de noms vides ni titres dupliqués).
2. Copiez le CSV dans Dev Toolkit → Columns → JSON pour un tableau d’objets, ou utilisez JSON ↔ CSV pour les allers-retours.
3. Validez un objet échantillon dans JSON Formatter avant de brancher les mocks.
4. Gardez le CSV comme artefact d’audit ; ne committez que des échantillons assainis.

Résultat : vous détectez le problème à l’aperçu, pas après un échec de pipeline.

Les noms s’affichent comme José ou les guillemets typographiques comme ’. Les parties prenantes croient que les données sont corrompues.

Comment cet outil aide

1. Chargez le fichier — FileReader utilise le décodage texte du navigateur (souvent UTF-8).
2. Si du mojibake apparaît, le fichier est probablement Windows-1252/Latin-1 mal étiqueté UTF-8 (ou l’inverse).
3. Réexportez depuis Excel/Sheets en CSV UTF-8, ou convertissez avec un outil d’encodage.
4. Rechargez et confirmez diacritiques et symboles monétaires.

Résultat : vous détectez le problème à l’aperçu, pas après un échec de pipeline.

Le fichier entier est conservé comme chaîne et parsé en table en mémoire. Le plafond est la mémoire de l’onglet, pas un moteur de streaming.

• Des CSV de plusieurs centaines de Mo peuvent figer ou planter l’onglet — découpez ou prévisualisez un échantillon
• Le tri copie le tableau de lignes ; tables larges + hautes amplifient la mémoire
• Pas de scroll virtualisé pour des millions de lignes — utilisez une base ou CLI (csvkit, DuckDB)
• Pour des contrôles ponctuels, exportez les 1–5k premières lignes

Symptômes : certaines lignes ont moins de cellules, des valeurs sous le mauvais en-tête, ou un champ avec virgules se découpe en colonnes supplémentaires.

Pourquoi cela arrive

Virgules non quotées dans les champs, guillemets déséquilibrés ou lignes tronquées cassent l’alignement. Les fichiers point-virgule parsés comme virgules s’effondrent en une colonne.

Diagnostic

Trouvez la première mauvaise ligne. Vérifiez si adresses/noms contiennent des virgules sans guillemets. Confirmez que le fichier utilise des virgules, pas des points-virgules.

Correctifs

1. Réexportez avec un quoting correct (Excel : CSV UTF-8 ; bases : FORCE QUOTE).
2. Convertissez point-virgule/TSV en séparé par virgules avant d’ouvrir.
3. Corrigez les guillemets déséquilibrés dans la ligne fautive.
4. Rechargez et vérifiez que le nombre de colonnes correspond à la longueur de l’en-tête.

Symptômes : accents, symboles ou texte CJK s’affichent en charabia latin (Ã, Â, â€).

Pourquoi cela arrive

Les octets ont été décodés avec le mauvais jeu de caractères. Ce visualiseur lit les fichiers en texte via le navigateur (attente UTF-8 pour CSV moderne).

Diagnostic

Ouvrez le même fichier dans un éditeur qui montre l’encodage. S’il est correct en Windows-1252 mais faux ici, convertissez en UTF-8.

Correctifs

1. Réenregistrez en CSV UTF-8 depuis le tableur ou l’outil BI.
2. Convertissez avec iconv ou un convertisseur d’encodage, puis rechargez.
3. Assurez que les producteurs déclarent UTF-8 dans les pipelines (surtout ERP legacy).

Corrigez l’encodage à la source — tri et transfert JSON ne feront que propager la corruption.

Les exports CSV contiennent souvent des PII, paies ou listes clients.

• Préférez l’aperçu local aux sites « CSV en ligne » inconnus
• Supprimez ou hachez emails/IDs avant de partager des captures
• Ne committez pas de CSV de production dans des dépôts publics
• Attention à l’injection de formules (=, +, -) si vous collez ensuite dans un tableur