CSV gegen ein Spaltenschema prüfen und Fehler finden

Dieser Validator vergleicht die Kopfzeile mit den von Ihnen erwarteten Spalten und prüft jede Datenzeile nach eindeutigen Regeln für Text, Zahlen, Ganzzahlen, boolesche Werte und ISO-Daten. Statt beim ersten fehlerhaften Feld abzubrechen, liefert er eine vollständige Liste aller Verstöße mit CSV-Zeilennummer und Spaltenname. Sie können ihn kostenlos im Browser ausführen oder die API für $0.002 pro Anfrage in einem automatisierten Ablauf einsetzen.

Definieren Sie zuerst den Datenvertrag

Beschreiben Sie jede erwartete Spalte mit drei Eigenschaften: dem genauen Namen, dem Typ und der Angabe, ob sie erforderlich ist. Die Reihenfolge ist wichtig, weil CSV-Daten positionsabhängig sind. Eine Datei mit der Kopfzeile name,id lässt sich nicht sicher wie id,name behandeln, obwohl beide Namen vorkommen. Deshalb vergleicht der Validator zunächst die vollständige Kopfzeile mit dem Schema. Eine fehlende, zusätzliche, umbenannte, doppelte oder verschobene Spalte führt zu einem Eingabefehler und nicht zu einem irreführenden Prüfbericht. Unterstützt werden string, number, integer, boolean und date. Zahlen dürfen dezimal oder wissenschaftlich notiert sein, Ganzzahlen müssen sichere ganze Zahlen sein, boolesche Werte akzeptieren true oder false unabhängig von der Großschreibung, und Datumswerte verwenden YYYY-MM-DD mit echter Kalenderprüfung. Ein Textfeld akzeptiert jeden nicht leeren Wert; required bestimmt davon unabhängig, ob eine leere Zelle erlaubt ist. Eine optionale Ganzzahl darf also fehlen, muss aber bei vorhandenem Wert weiterhin gültig sein.

Lesen Sie Zeilen- und Spaltenverstöße richtig

Das Ergebnis beginnt mit dem Kennzeichen valid sowie den Summen der geprüften Zeilen, Spalten und Verstöße. Wenn valid den Wert false hat, beschreibt das Array violations jedes Problem durch Zeilennummer, Spaltenname, stabilen Code und verständliche Meldung. Die Nummerierung entspricht der CSV-Datei: Zeile 1 ist die Kopfzeile, der erste Datensatz steht in Zeile 2. So können Sie die Quelldatei öffnen und direkt zur gemeldeten Stelle wechseln. Ein required-Verstoß bedeutet, dass eine vorgeschriebene Zelle leer ist. Ein type-Verstoß bedeutet, dass ein vorhandener Wert nicht dem deklarierten Typ entspricht. Zeilen mit zu vielen oder zu wenigen Feldern erhalten column_count unter der besonderen Spalte _row, weil sich der Strukturfehler keiner einzelnen benannten Zelle zuverlässig zuordnen lässt. Der Parser verarbeitet Kommas in Anführungszeichen, maskierte Anführungszeichen, eingebettete Zeilenumbrüche und CRLF-Dateien. Gültige Satzzeichen in einem zitierten Feld verschieben daher keine nachfolgenden Spalten.

Prüfen Sie Dateien direkt am Eingang

Validieren Sie eine Datei möglichst nahe an dem Punkt, an dem sie in Ihr System gelangt. Sie können den Upload eines Partners ablehnen, bevor er die Datenbank erreicht, einen geplanten Export vor nachgelagerten Berechnungen prüfen oder in einem Importwerkzeug alle korrigierbaren Zellen gemeinsam anzeigen. Da der Algorithmus deterministisch arbeitet und keine Netzwerkverbindung nutzt, erzeugen dieselbe CSV-Datei und dasselbe Schema stets denselben Bericht. Die Ausgabe eignet sich damit sowohl für automatische Sperren als auch für interaktive Bereinigungen. Behandeln Sie eine abweichende Kopfzeile anders als Zeilenverstöße: Erstere zeigt, dass die Datei nicht dem erwarteten Datensatz entspricht; Letztere betreffen erkennbare Datensätze, die korrigiert werden müssen. Der Validator meldet Fehler nur und bearbeitet, konvertiert, kürzt oder ersetzt keine Quellwerte. Falls Ihre Pipeline eine Normalisierung verlangt, führen Sie diese bewusst als separaten Schritt aus und prüfen Sie anschließend erneut gegen den tatsächlich vom Ziel verlangten Vertrag.