XLSX in JSON umwandeln

In vielen kleinen Betrieben — einem Handwerksunternehmen, einem lokalen Onlineshop, einer Praxis mit Terminkategorien — liegt die maßgebliche Fassung von Preisen, Leistungen oder Öffnungszeiten in einer Excel-Tabelle, gepflegt von jemandem, der kein Programmierer ist. Die Website oder das Shop-System braucht diese Angaben aber als Daten, die sich einlesen lassen, nicht als Tabelle zum Anschauen.

Das ist keine schlechte Arbeitsteilung: Excel ist eine gute Oberfläche zum Bearbeiten, und niemand baut für eine Handvoll Preise ein eigenes Verwaltungswerkzeug. Was fehlt, ist eine verlässliche Übersetzung an der Schnittstelle, und genau die liefert diese Seite.

Beim ersten Mal ist der Weg über diese Seite ein einzelner zusätzlicher Klick. Wo er sich wirklich auszahlt, ist die Preisliste, die einmal im Monat aktualisiert und danach jedes Mal neu ins Shopsystem eingespielt wird — dort wird aus einem Handgriff eine wiederkehrende Aufgabe, und ein fester Ablauf verhindert, dass beim zehnten Mal ein Formatierungsfehler in der Tabelle unbemerkt ins JSON durchrutscht.

Für eine Website, die ohnehin bei jeder Preisänderung neu gebaut wird, lässt sich dieser Schritt später automatisieren; bis dahin ist die manuelle Umwandlung im Browser der schnellste Weg, ohne eine Zeile Code für ein Skript zu schreiben, das nur einmal im Monat läuft.

Die erste Zeile wird als Kopfzeile gelesen und liefert die Schlüsselnamen, jede folgende Zeile wird ein Objekt, jede Zelle darin ein Wert. Am Ende steht eine Liste von Datensätzen — genau die Form, die fast jede Website-Integration erwartet.

Die Kopfzeile verdient dabei einen bewussten Blick, denn ihre Zellen werden zu Feldnamen im Code. Kurz, kleingeschrieben, ohne Leerzeichen und Sonderzeichen macht sie angenehm zu verwenden; eine Spalte namens „Preis (netto, in €)" ergibt einen Schlüssel, den niemand zweimal tippen möchte.

Eine Artikelnummer, eine Postleitzahl oder eine als Zahl formatierte Kundennummer hat ihre führenden Nullen meist schon vor der Umwandlung verloren — Excel entfernt sie beim Eintippen oder beim Import, sobald die Zelle als Zahl gilt, und die Datei enthält dann schlicht die Zahl.

Ab fünfzehn Stellen verlieren Kennnummern zusätzlich ihre letzten Ziffern durch die Gleitkomma-Darstellung der Tabelle selbst. Kein Umwandler kann Informationen zurückholen, die die Datei nicht mehr enthält — die Lösung liegt vorher: Spalten mit Kennnummern in der Tabelle als Text formatieren, und das der Person sagen, die die Preisliste pflegt, statt es jedes Mal im Ergebnis zu reparieren.

Excel speichert kein Datum, sondern eine Zahl, die Tage seit einem festen Ursprung zählt — die Formatierung sorgt nur dafür, dass daraus auf dem Bildschirm ein Datum wird. Die Umwandlung gibt zurück, was tatsächlich in der Datei steht, also die Zahl.

Zwei Wege führen zurück zu einem lesbaren Datum: die Spalte in der Tabelle als Text formatieren und ISO-Daten eintippen, was jede weitere Umwandlung übersteht, oder die Werte nach der Umwandlung per Skript zurückrechnen. Beides ist möglich; erst nach dem Livegang zu bemerken, dass Öffnungszeiten als fünfstellige Zahlen im JSON stehen, ist das, was vermieden werden soll.

Formeln — und man bekommt ihre Ergebnisse, was fast immer das Gewünschte ist, denn ein Programm kann mit einer Formel nichts anfangen. Formatierung, Farben, Spaltenbreiten, all das sind keine Daten. Diagramme, Kommentare und verbundene Zellen haben keine Entsprechung.

Verbundene Zellen sind der Fall, den man im Blick behalten sollte. Eine über drei Spalten verbundene Überschrift ergibt einen Schlüssel mit Inhalt und zwei leere daneben — ein Datensatz, der aus einer eigentlich übersichtlichen Tabelle stammt und trotzdem merkwürdig aussieht. Flache Kopfzeilen, eine Zelle je Spalte, sind, was diese Umwandlung langweilig und damit zuverlässig macht.

Umgewandelt wird das erste Arbeitsblatt der Mappe. Enthält die Datei mehrere Tabellen, die alle gebraucht werden — etwa Preise auf dem einen Blatt und Kategorien auf dem anderen —, ist der zuverlässige Weg, sie in getrennte Dateien aufzuteilen und jede einzeln umzuwandeln, was die spätere Verarbeitung ohnehin klarer macht.

Das betrifft in der Praxis vor allem gewachsene Tabellen, in denen im Lauf der Zeit ein zweites Blatt für Sonderangebote oder Altbestände dazukam. Ein Blick auf die Reiter am unteren Rand vor der Umwandlung zeigt, ob das der Fall ist.

Die übliche Anordnung: die Tabelle bleibt die bearbeitbare Quelle, die Umwandlung zu JSON ist ein Arbeitsschritt, und die JSON-Datei wird neben dem übrigen Code eingecheckt. Änderungen an Preisen werden dadurch in einer Versionsverwaltung sichtbar und nachvollziehbar, ohne dass die Website zur Laufzeit auf eine Datei zugreift, die jemand verschieben könnte.

Zwei Gewohnheiten machen das über Monate hinweg belastbar: immer auf dieselbe Weise umwandeln, damit ein Vergleich echte Änderungen zeigt und keine zufällige Neuanordnung, und das Ergebnis vor dem Einchecken gegen ein festes Schema prüfen, damit eine umbenannte Spalte auffällt, statt still ein fehlendes Feld zu erzeugen.

Pflegt jede Filiale oder jeder Standort eine eigene Preistabelle, lassen sich bis zu 100 Dateien gleichzeitig ablegen, jede bis 100 MB in der kostenlosen Stufe, und alle JSON-Dateien kommen zusammen als ein ZIP zurück. Jede behält den Namen der Ausgangsdatei mit ausgetauschter Endung, was die spätere Zuordnung zur jeweiligen Filiale einfach hält.

Weil jede Datei einzeln im Browser gelesen und geschrieben wird, arbeitet die Umwandlung ohne Warteschlange — bei zehn Filialtabellen ist das der Unterschied zwischen einem Vorgang am Nachmittag und zehn einzelnen Klicks.

Wird eine Spalte in der Excel-Tabelle nachträglich umbenannt — aus „Preis" wird „VK-Preis", weil die Buchhaltung eine einheitliche Bezeichnung wollte —, ändert sich stillschweigend auch der Schlüsselname im JSON. Ein Programm, das bislang nach `preis` gesucht hat, findet das Feld nicht mehr, meldet aber häufig keinen Fehler, sondern zeigt einfach nichts an.

Das ist kein Defekt der Umwandlung, sondern eine Folge davon, dass die Kopfzeile die einzige Quelle für die Feldnamen ist. Wer die Tabelle regelmäßig pflegt, sollte Spaltenüberschriften als feste Schnittstelle behandeln, die nicht ohne Rücksprache geändert wird — genau dafür lohnt sich die Validierung gegen ein festes Schema, die im vorherigen Abschnitt schon erwähnt wurde.

Geht die Datei in eine Datenbank, ein Analysewerkzeug oder eine Import-Maske, ist CSV meist die bessere Zwischenform: streambar, von jedem System lesbar, ohne eine Verschachtelung vorzugeben, die die Daten gar nicht haben.

JSON verdient seinen Platz, wenn das Ziel Anwendungscode ist — eine Website, eine Konfigurationsdatei, eine feste Datengrundlage für ein Frontend —, wo ein Array von Objekten genau das ist, was die Sprache erwartet und das Einlesen eine Zeile kostet. Die Wahl richtet sich danach, was die Datei liest, nicht danach, welches Format moderner wirkt.

Die Umwandlung läuft im Browser-Tab auf dem eigenen Prozessor, es gibt kein Konto, keine Warteschlange, kein Tageslimit; die Obergrenze liegt bei 100 MB je Datei, hundert Dateien je Ablage.

Das ist bei diesen Tabellen kein Nebenaspekt. Preise, Margen, Kundenlisten oder ein Sortiment, das noch nicht öffentlich ist, gehen dabei nirgendwohin — die einfachste Form, niemandem etwas anvertrauen zu müssen, ist, es gar nicht erst zu verschicken.