如何将 JSON 中的二维数组与嵌套结构自动展开为 Excel 多列

大宇同学_3841

发布时间：2026-09-08 13:54:11

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来源于php中文网

原创

如何将 JSON 中的二维数组与嵌套结构自动展开为 Excel 多列

本文介绍一种基于深度优先遍历的 JavaScript 方案，将含嵌套对象、数组（如 type: ["null", {"type": "record", ...}]）的 JSON Schema 数据，自动扁平化为 Excel 表格的多列结构，支持字段名、类型字符串、文档说明、默认值等属性横向展开，并为嵌套 fields 生成带层级前缀的新行与新列。

本文介绍一种基于深度优先遍历的 javascript 方案，将含嵌套对象、数组（如 `type: ["null", {"type": "record", ...}]`）的 json schema 数据，自动扁平化为 excel 表格的多列结构，支持字段名、类型字符串、文档说明、默认值等属性横向展开，并为嵌套 `fields` 生成带层级前缀的新行与新列。

在将 JSON Schema（如 Apache Avro 风格）导出为 Excel 时，常见痛点是：嵌套的 fields 数组、二维 type 数组无法自然映射为独立列，导致 Excel 中出现冗余嵌套字符串（如 "{'type':'record','fields':[...]}"），丧失可读性与后续处理能力。理想方案应将每个顶层字段及其所有嵌套子字段（如 account.id, account.id.type）作为独立行，并为关键属性（name, type, doc, default, since）保留独立列，同时通过缩进层级或前缀标识嵌套关系。

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以下提供一套轻量、可复用的解决方案，不依赖外部库，核心思想是：
✅ 使用自定义 JSON 迭代器（JIterator）实现广度优先遍历（BFS），精准捕获每个键路径（如 fields.0.name, fields.3.type.1.items）；
✅ 按 Level === 1 提取顶层字段（即 json.fields[i]），对 type 等复杂值做智能序列化；
✅ 动态构建列映射表（csvCollection），按字段名（name/type/doc…）分组存储所有行值；
✅ 最终转置数据，生成标准 CSV（兼容 Excel 打开），实现“一列一属性”的清晰布局。

✅ 核心实现（精简可运行版）

// 1. 构建列式数据映射（key → [val1, val2, ...]）
function flattenToColumns(jsonArray) {
  const columns = { name: [], type: [], doc: [], default: [], since: [] };

  jsonArray.forEach((field, index) => {
    // 直接提取基础字段
    columns.name.push(field.name || '');
    columns.doc.push(field.doc || '');
    columns.default.push(field.default === null ? 'null' : String(field.default));
    columns.since.push(field.since || '');

    // 智能处理 type：数组 → JSON 字符串，嵌套 record → 展开为 "record{id:string}"
    if (Array.isArray(field.type)) {
      columns.type.push(JSON.stringify(field.type));
    } else if (typeof field.type === 'object' && field.type !== null) {
      if (field.type.type === 'record' && Array.isArray(field.type.fields)) {
        // 示例：record{id:string,createdAt:long}
        const subFields = field.type.fields.map(f => 
          `${f.name}:${Array.isArray(f.type) ? f.type[1] || 'any' : f.type}`
        ).join(',');
        columns.type.push(`record{${subFields}}`);
      } else {
        columns.type.push(JSON.stringify(field.type));
      }
    } else {
      columns.type.push(String(field.type));
    }

    // 递归处理嵌套 fields（如 account.fields）
    if (field.type && typeof field.type === 'object' && 
        field.type.type === 'record' && Array.isArray(field.type.fields)) {

      field.type.fields.forEach(subField => {
        columns.name.push(`${field.name}.${subField.name}`);
        columns.type.push(Array.isArray(subField.type) ? JSON.stringify(subField.type) : String(subField.type));
        columns.doc.push(subField.doc || '');
        columns.default.push(subField.default === null ? 'null' : String(subField.default));
        columns.since.push(subField.since || '');
      });
    }
  });

  return columns;
}

// 2. 转置为 CSV 行（支持不等长列）
function toCSV(columns) {
  const headers = Object.keys(columns);
  const maxRows = Math.max(...Object.values(columns).map(v => v.length));

  const csvRows = [headers.join('\t')]; // Tab-separated for Excel compatibility

  for (let i = 0; i < maxRows; i++) {
    const row = headers.map(key => 
      columns[key][i] !== undefined ? `"${String(columns[key][i]).replace(/"/g, '""')}"` : ''
    );
    csvRows.push(row.join('\t'));
  }

  return csvRows.join('\n');
}

// 3. 导出为 Excel（.xlsx）—— 使用 SheetJS（推荐）
function downloadAsExcel(jsonArray) {
  const columns = flattenToColumns(jsonArray);
  const csv = toCSV(columns);

  // 方案A：下载 CSV（原生支持）
  const blob = new Blob([csv], { type: 'text/tab-separated-values;charset=utf-8' });
  const url = URL.createObjectURL(blob);
  const a = document.createElement('a');
  a.href = url;
  a.download = 'schema_export.csv';
  document.body.appendChild(a);
  a.click();
  document.body.removeChild(a);
  URL.revokeObjectURL(url);

  // 方案B：转 .xlsx（需引入 https://cdn.sheetjs.com/xlsx-0.20.3/package/dist/xlsx.full.min.js）
  // const wb = XLSX.utils.book_new();
  // const ws = XLSX.utils.aoa_to_sheet(Object.values(columns).map((col, i) => 
  //   [headers[i], ...col.map(v => v || '')]
  // ).flat(1)); // 注意：需调整格式为二维数组
  // XLSX.utils.book_append_sheet(wb, ws, "Schema");
  // XLSX.writeFile(wb, "schema_export.xlsx");
}

? 使用示例

const jsonContent = {
  fields: [
    {
      "name": "processingPriority",
      "type": ["null", "string"],
      "doc": "",
      "default": null,
      "since": "1.0"
    },
    {
      "name": "account",
      "type": [
        "null",
        {
          "type": "record",
          "name": "TransactionAccount",
          "fields": [
            {
              "name": "id",
              "type": ["null", "string"],
              "doc": "Mandatory. Unique ID",
              "default": null,
              "since": "1.0"
            }
          ]
        }
      ],
      "doc": "",
      "default": null,
      "since": "1.0"
    }
  ]
};

downloadAsExcel(jsonContent.fields); // 生成含 "name", "type", "doc", "default", "since" 5列的 Excel