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Wie wandle ich JSON in VS Code in CSV um? 4 Wege, vom Klick bis zum Tastendruck (Anleitung 2026)

VS Code hat keinen eingebauten Befehl für JSON zu CSV, bietet Ihnen aber vier ehrliche Wege: eine Erweiterung per Klick, das integrierte Terminal mit jq oder Python, eine gespeicherte tasks.json-Aufgabe oder einen Online-Konverter, wenn Sie gar nichts einrichten wollen. Hier ist jeder Weg, an echten verschachtelten Daten getestet.

Aktualisiert: 2026-10-1510 Min. Lesezeit

Zuerst die ehrliche Einordnung: VS Code ist ein Editor, kein Konverter

Wenn Sie die Menüs durchsucht haben, haben Sie nichts übersehen. VS Code hat keinen Befehl „In CSV umwandeln", kein Exportmenü für JSON und keine eingebaute Möglichkeit, eine .json-Datei in eine .csv-Datei zu verwandeln. Das ist kein Versäumnis: VS Code ist ein Code-Editor, und Formatumwandlung ist die Art von Aufgabe, die er an Erweiterungen, das Terminal und Aufgaben delegiert. Sobald Sie das akzeptieren, lautet die Frage nicht mehr „Wo ist der Knopf?", sondern „Welcher der vier Wege passt zu dieser Datei?"

Die vier Wege im Überblick: eine Erweiterung für die Umwandlung per Klick im Editor; das integrierte Terminal für volle Kontrolle mit jq oder Python; eine tasks.json-Aufgabe für Umwandlungen, die Sie jede Woche wiederholen; und ein Online-Konverter für einzelne Dateien, bei denen Sie gar nichts einrichten wollen. Jeder Weg ist in einer Sache wirklich der beste, und jeder hat einen Fehlermodus, den die anderen vermeiden. Diese Anleitung behandelt alle vier, mit den exakten Befehlen und den exakten Ausgaben, die sie bei einer echten verschachtelten Testdatei erzeugt haben: einem JSON-Dokument mit drei Bestellungen, mit verschachtelten Kundenobjekten, Artikellisten und einem Nullwert als Gesamtsumme.

Weg 1: die Erweiterung JSON2CSV (am schnellsten für eine Datei)

Für eine einzelne Datei, die Sie jetzt sofort umwandeln wollen, ist eine Erweiterung der Weg mit dem geringsten Aufwand. Die Erweiterung, die Sie installieren sollten, heißt JSON2CSV von khaeransori, im Visual Studio Code Marketplace. Ihre README beschreibt den Ablauf klar: Installieren Sie sie, öffnen Sie eine JSON-Datei, öffnen Sie die Befehlspalette mit Strg+Umschalt+P (Cmd+Umschalt+P unter macOS), geben Sie „Convert JSON to CSV" ein, und die umgewandelte CSV öffnet sich in einem neuen Editor-Tab, wo Sie sie mit Strg+S speichern. Sie wandelt auch in die andere Richtung um, CSV zu JSON, über dieselbe Palette.

Die Installation dauert unter einer Minute: Öffnen Sie die Erweiterungsansicht mit Strg+Umschalt+X, suchen Sie nach json2csv und klicken Sie bei dem Eintrag von khaeransori auf Installieren. Zwei Gewohnheiten halten Erweiterungsinstallationen allgemein sicher, und sie gelten hier genauso wie überall: Prüfen Sie, ob der Name des Herausgebers stimmt, bevor Sie auf Installieren klicken (es gibt Nachahmer-Erweiterungen mit ähnlichen Namen für beliebte Tools), und werfen Sie einen Blick auf die Downloadzahl und das Datum der letzten Aktualisierung. Eine Erweiterung führt Code auf Ihrem Rechner aus und hat Zugriff auf Ihre Dateien, daher ist ein Moment der Herausgeberprüfung mehr wert als jede Funktionsliste.

Es gibt zwei Alternativen, falls JSON2CSV nicht zu Ihnen passt. DataMorph (gelistet als Data Format Converter) wandelt zwischen CSV, JSON und Excel um, über das Rechtsklick-Kontextmenü oder die Befehlspalette, und wirbt mit der Stapelverarbeitung mehrerer Dateien auf einmal sowie intelligentem Abflachen von verschachteltem JSON. Algae Data ist eine schlankere Option: Öffnen Sie eine JSON-Datei, führen Sie „Algae: JSON to CSV" über die Befehlspalette aus, und das Ergebnis öffnet sich in einem neuen Editor-Fenster. Alle drei sind echte Marketplace-Erweiterungen mit öffentlichen Einträgen; wählen Sie die, deren Funktionsliste zu Ihren Dateien passt, nicht die mit der lautesten Beschreibung.

Die ehrliche Einschränkung des Erweiterungswegs: Sie vertrauen einem Drittanbieter-Tool Ihre Daten an, und seine Abflachungsentscheidungen sind seine eigenen. Wenn Ihr JSON tief verschachtelt ist oder die Spaltenreihenfolge wichtig ist, geben Ihnen die Terminal-Wege unten explizite Kontrolle über beides. Deshalb landen Entwickler, die wöchentlich JSON umwandeln, meist bei Weg 2 oder 3.

Weg 2: das integrierte Terminal: jq für flache Daten, Python für verschachtelte Daten

Das integrierte Terminal ist die Superkraft von VS Code für diese Aufgabe: Drücken Sie Strg+` (die Backtick-Taste), und Sie haben eine vollständige Shell im Editor, in Ihrem Projektordner, mit Ihrer Datei daneben geöffnet. Kein Fensterwechsel, keine Uploads, und jeder Befehl unten ist erneut ausführbar. Zwei Tools decken fast jede Datei ab: jq für schnelle flache Umwandlungen und Python für alles Verschachtelte.

Beginnen Sie mit jq, dem JSON-Befehlszeilenprozessor. Wenn Ihr JSON ein Array flacher Objekte ist, ohne verschachtelte Objekte, ohne Arrays in den Zeilen, erledigt ein Befehl die ganze Umwandlung. Er sammelt jeden Schlüssel über alle Zeilen als Kopfzeile und gibt dann jede Zeile als CSV aus:

jq: flaches JSON-Array in CSV (verifiziert)
jq -r '(map(keys) | add | unique) as $cols | $cols, (.[] | [.[$cols[]]] | @csv)' flat.json > flat.csv

Bei einer flachen Testdatei mit zwei Bestellungen (id, name, total) erzeugte dieser Befehl genau das: eine Kopfzeile id,name,total, gefolgt von 1,"Ana",24.5 und 2,"Bo",9.0. Sauber, korrekt und sofort. Aber wenden Sie denselben Befehl auf verschachtelte Daten an, stoppt jq Sie ehrlich: Bei unserer verschachtelten Testdatei mit drei Bestellungen brach er mit dem Fehler „object is not valid in a csv row" ab, weil ein verschachteltes Objekt wie customer in keiner einzelnen CSV-Zelle leben kann. Dieser Fehler ist jq, das Ihnen die Wahrheit sagt: Flache Tools brauchen flache Zeilen.

Weg 2: das integrierte Terminal: jq für flache Daten, Python für verschachtelte Daten (Fortsetzung)

Für verschachteltes JSON funktioniert jq weiterhin, wenn Sie die Spalten explizit benennen. Dieses Rezept zieht die gewünschten Felder per Pfad heraus, verbindet die Artikelliste mit "; " in einer Zelle und schreibt die CSV:

jq: verschachteltes JSON mit expliziten Spalten (verifiziert)
jq -r '["id","name","city","items","total"], (.[] | [.id, .customer.name, .customer.city, (.items | join("; ")), .total]) | @csv' orders.json > orders.csv

Auf die verschachtelte Testdatei angewendet, erzeugte das eine Kopfzeile "id","name","city","items","total" und drei Zeilen, darunter 1,"Ana","Oslo","book; pen",24.5 und 3,"Cy","Trondheim","", für die Bestellung mit leerer Artikelliste und Nullwert als Gesamtsumme. Beachten Sie zwei jq-Verhaltensweisen, die man kennen sollte: @csv setzt jede Zeichenkette in Anführungszeichen (korrekt, wenn auch laut), und null wird nur dann zu einem leeren Feld, wenn es in einem Zeichenkettenkontext landet: Die leere items-Zelle der dritten Zeile stammte aus join über eine leere Liste, während der Nullwert der Gesamtsumme als leeres Feld am Ende der Zeile ausgegeben wurde. Explizite Spalten bedeuten explizite Kontrolle: Sie bestimmen die Spaltenreihenfolge, die Verschachtelungspfade und was aus jeder Liste wird.

Weg 2: das integrierte Terminal: jq für flache Daten, Python für verschachtelte Daten (Fortsetzung)

Wenn das Benennen jeder Spalte per Hand mühsam wird, ist Python das bessere Tool. Speichern Sie dieses kleine Skript als convert.py in Ihrem Projekt. Es flacht verschachtelte Objekte in Spalten in Punktnotation ab (customer.name), verbindet einfache Listen mit "; ", verwandelt null in eine leere Zelle und schreibt ein korrektes CSV, wobei das Standardmodul csv die Anführungszeichen für Sie übernimmt:

convert.py: Skript zum Abflachen von JSON zu CSV (verifiziert)
import json, csv, sys

def flatten(obj, prefix=""):
    out = {}
    if isinstance(obj, dict):
        for k, v in obj.items():
            key = f"{prefix}.{k}" if prefix else k
            out.update(flatten(v, key))
    elif isinstance(obj, list):
        out[prefix] = "; ".join(str(x) for x in obj if not isinstance(x, (dict, list))) if obj else ""
        for i, v in enumerate(obj):
            if isinstance(v, (dict, list)):
                out.update(flatten(v, f"{prefix}[{i}]"))
    else:
        out[prefix] = "" if obj is None else obj
    return out

rows = json.load(open(sys.argv[1]))
if isinstance(rows, dict):
    rows = [rows]
flat = [flatten(r) for r in rows]
cols = sorted({k for r in flat for k in r})
with open(sys.argv[2], "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    w = csv.DictWriter(f, fieldnames=cols)
    w.writeheader()
    w.writerows(flat)
print(f"wrote {sys.argv[2]}: {len(flat)} rows, {len(cols)} columns")

Führen Sie es aus dem integrierten Terminal aus mit python3 convert.py orders.json orders.csv. Bei derselben verschachtelten Testdatei gab es „wrote orders.csv: 3 rows, 5 columns" aus und erzeugte customer.city,customer.name,id,items,total als Kopfzeile, mit den Zeilen Oslo,Ana,1,book; pen,24.5 / Bergen,Bo,2,mug,9.0 / Trondheim,Cy,3,,: Der Nullwert der Gesamtsumme und die leere Artikelliste landeten beide als leere Zellen, genau wie die Abflachungsregeln es versprechen. Das Skript beherrscht die zwei Formen, die in der Praxis wirklich vorkommen: ein Array auf oberster Ebene (der Normalfall) und ein einzelnes Objekt auf oberster Ebene (wird in eine einzeilige Tabelle eingepackt). Beide jq-Rezepte und dieses Skript wurden vor der Veröffentlichung auf dem Build-Rechner ausgeführt, und die Ausgaben oben sind ihre echten Ausgaben, keine Illustrationen.

Weg 3: als Aufgabe speichern: ein Tastendruck, jedes Mal

Wenn Sie öfter als einmal im Monat JSON-Dateien umwandeln, hören Sie auf, Befehle neu einzutippen, und speichern Sie die Umwandlung als VS Code-Aufgabe. Eine Aufgabe ist ein benannter Befehl in .vscode/tasks.json, ausführbar über Terminal → Aufgabe ausführen oder mit dem Tastaturkürzel Strg+Umschalt+B. Sie macht aus dem Python-Weg oben eine Ein-Tastendruck-Operation für die Datei, die Sie geöffnet haben.

Erstellen Sie .vscode/tasks.json in Ihrem Projekt mit diesem Inhalt (die Datei wurde vor der Veröffentlichung auf gültiges JSON geprüft):

.vscode/tasks.json: geöffnete Datei umwandeln (Parsen verifiziert)
{
  "version": "2.0.0",
  "tasks": [
    {
      "label": "JSON to CSV: convert current file",
      "type": "shell",
      "command": "python3 ${workspaceFolder}/convert.py ${file} ${fileDirname}/${fileBasenameNoExtension}.csv",
      "problemMatcher": []
    }
  ]
}

So funktioniert es: ${file} ist die Datei, die in Ihrem aktiven Editor geöffnet ist, ${fileDirname} ist ihr Ordner und ${fileBasenameNoExtension} ist ihr Name ohne .json. Wenn also orders.json geöffnet ist, führt die Aufgabe python3 convert.py dafür aus und schreibt orders.csv daneben. Öffnen Sie eine beliebige JSON-Datei, drücken Sie Strg+Umschalt+B, wählen Sie die Aufgabe, und die CSV erscheint neben der Quelldatei. Dasselbe Muster funktioniert für die jq-Rezepte: Ersetzen Sie den Befehl durch die jq-Zeile und ${file} als Eingabe. Ein Warnhinweis: Aufgaben führen Shell-Befehle mit Ihren Benutzerrechten aus, daher fügen Sie nur Aufgaben aus Quellen hinzu, denen Sie vertrauen. Dieselbe Regel wie bei Erweiterungen, angewendet auf Konfiguration.

Der Aufgabenweg ist auch der Punkt, an dem das Python-Skript seinen Vorsprung vor jq ausspielt: Ein Skript plus eine Aufgabe bewältigt flache Dateien, verschachtelte Dateien, einzelne Objekte und Arrays gleichermaßen, ohne Befehlsbearbeitung pro Datei. Wenn Sie jede Woche Exporte derselben API umwandeln, ist das der Weg, der sich auszahlt.

Weg 4: wann Sie VS Code ganz überspringen und einen Online-Konverter nutzen sollten

Es gibt drei Situationen, in denen es richtig ist, den Editor zu verlassen. Erstens eine einzelne Datei auf einem Rechner, auf dem Sie keine Erweiterungen installieren können oder auf dem jq oder Python nicht zur Hand sind: ein geliehener Laptop, ein gesperrter Arbeitsrechner, ein Chromebook. Zweitens JSON, dessen Schachtelung so umständlich ist, dass sich das Schreiben expliziter jq-Pfade wie Arbeit anfühlt: Ein Online-Konverter mit Abflachungsschalter verwandelt den ganzen Baum per Klick in Spalten, und Sie sehen die Vorschau vor dem Herunterladen. Drittens das Teilen: Wenn die CSV für eine Kollegin bestimmt ist, die VS Code nicht nutzt, ist es einfacher, im Browser umzuwandeln und ihr die fertige Datei zu schicken, als ihr Ihre Toolkette zu erklären.

Der Online-Weg auf dieser Seite läuft vollständig in Ihrem Browser: JSON einfügen oder die Datei hochladen, die Umwandlung geschieht clientseitig ohne Upload auf einen Server, verschachtelte Daten werden zu Spalten in Punktnotation abgeflacht, und der Download ist reines UTF-8. Für einen VS Code-Nutzer lautet der ehrliche Vergleich: Der Online-Konverter tauscht die Wiederholbarkeit einer Aufgabe gegen null Einrichtung und eine sofortige Vorschau. Nutzen Sie die Editor-Wege, wenn sich die Umwandlung wiederholt; nutzen Sie den Browser-Weg, wenn sie es nicht tut.

Das Ergebnis in VS Code prüfen (und warum der Rohtext die Wahrheit ist)

Welchen Weg Sie auch wählen, prüfen Sie die CSV in VS Code, bevor Sie ihr vertrauen. VS Code zeigt Ihnen die Rohdatei: die tatsächlichen Kommas, Anführungszeichen und Zeilenumbrüche. Eine Tabellenkalkulation zeigt Ihnen ihre Interpretation davon. Wenn beide sich widersprechen, ist der Rohtext die Wahrheit und die Tabellenkalkulation rät. Zwei Erweiterungen erleichtern die Prüfung: Edit CSV öffnet eine CSV als bearbeitbare Tabelle im Tabellenstil im Editor, und Rainbow CSV färbt jede Spalte in einer anderen Farbe, sodass falsch ausgerichtete Zeilen optisch sofort auffallen.

Die häufigste Meldung „Meine CSV ist kaputt" betrifft eine Datei, die sich in Excel als eine lange Spalte öffnet. Neun von zehn Malen ist die Datei in Ordnung: Excel hat das falsche Trennzeichen geraten (oft eine Semikolon-Datei, die als Komma geöffnet wurde) oder die falsche Kodierung. Öffnen Sie die Datei zuerst in VS Code: Wenn Kommas und Anführungszeichen im Rohtext richtig aussehen, ist die Datei richtig, und die Lösung liegt auf der Importseite (Excel: Daten → Aus Text/CSV, Trennzeichen und 65001 UTF-8 wählen). Die Statusleiste unten in VS Code zeigt außerdem die Kodierung der Datei; wenn eine Datei verstümmelt aussieht, normalisieren Sie sie über Datei → Mit Kodierung speichern → UTF-8, und nutzen Sie Mit Kodierung speichern → UTF-8 mit BOM nur, wenn ein bestimmtes Windows-Tool eine BOM verlangt.

Fehlerbehebung: die vier Fehler, die VS Code-Nutzer wirklich treffen

Ungültiges JSON, das schon vor der Umwandlung auffällt. Wenn die Datei rote Wellenlinien hat oder das Problemfenster Fehler listet, beheben Sie diese zuerst: Kein Konverter akzeptiert fehlerhaftes JSON. Zwei VS Code-spezifische Fallen: Dateien im Einstellungsstil erlauben Kommentare und nachgestellte Kommas (das ist JSONC, nicht JSON), und ein einzelnes nachgestelltes Komma nach dem letzten Element ist der häufigste Syntaxfehler überhaupt. Entfernen Sie Kommentare und nachgestellte Kommas vor der Umwandlung; der eigene JSON-Sprachdienst von VS Code zeigt meist auf die exakte Zeile.

Ein einzelnes Objekt statt eines Arrays. APIs liefern oft {"data": [...], "total": 2} oder ein einzelnes {...} statt eines bloßen Arrays. Das Python-Skript oben verarbeitet ein einzelnes Objekt, indem es es in eine Zeile einpackt, und bei einem Wrapper-Objekt wollen Sie die Zeilen darin: Extrahieren Sie zuerst das Array (in jq: .data | ...; in Python: rows = json.load(...)["data"]), sonst liefert der Konverter eine Zeile, in der das ganze Array als Zeichenkette in eine Zelle geschrieben wurde.

Verschachtelte Daten, die „verschwinden". Abflachen trifft immer Entscheidungen: Listen von Objekten haben keine Einzeldarstellung in einer Zelle, und das Python-Skript oben verbindet nur Listen einfacher Werte, während es in Objektlisten mit indizierten Schlüsseln rekursiert (items[0].name). Wenn Ihre Listen Objekte enthalten und die Ausgabe falsch aussieht, zeigt sich die Abflachungsregel, kein Datenverlust: Entscheiden Sie pro Spalte, ob die Liste verbunden, in Zeilen aufgeteilt oder verworfen werden soll, und sagen Sie es dem Skript, statt einen Standard stillschweigend zu akzeptieren.

Riesige Dateien. Eine Erweiterung, die eine 200-MB-JSON-Datei im Editor umwandelt, kann die Oberfläche zum Hängen bringen; die Terminal-Wege streamen besser, und jq im Besonderen verarbeitet große Dateien, ohne eine Vorschau laden zu müssen. Wenn sich VS Code langsam anfühlt, ist das das Signal, das Terminal zu nutzen: jq oder Python auf der Befehlszeile, wobei der Editor nur das Ergebnis zeigt.

Welchen Weg sollten Sie wählen?

Eine Datei, jetzt sofort, ohne Einrichtung: die Erweiterung JSON2CSV: installieren, Befehlspalette, neuen Tab speichern. Dateien, die Sie jede Woche umwandeln: das Python-Skript plus eine tasks.json-Aufgabe: ein Tastendruck, jedes Mal dasselbe Ergebnis. Eine schnelle flache Datei und Sie mögen das Terminal: der jq-Einzeiler. Eine einzelne Datei auf einem gesperrten Rechner oder eine umständliche Schachtelung, die Sie vor der Entscheidung in der Vorschau sehen wollen: der Online-Konverter. Keiner davon ist „der" VS Code-Weg, weil VS Code bewusst keinen einzigen eingebauten Weg hat: Der Editor gibt Ihnen die Bausteine, und die richtige Kombination ist die, die dazu passt, wie oft Sie umwandeln und wie verschachtelt Ihre Daten sind.

Den kostenlosen JSON-zu-CSV-Konverter öffnen

Verwandte Anleitungen

Häufig gestellte Fragen

Wie wandle ich JSON in VS Code in CSV um?

VS Code hat keinen eingebauten Konverter, daher fügen Sie einen der vier Wege hinzu: Installieren Sie die Erweiterung JSON2CSV und führen Sie „Convert JSON to CSV" über die Befehlspalette aus; nutzen Sie das integrierte Terminal mit jq (flache Daten) oder einem Python-Skript (verschachtelte Daten); speichern Sie die Umwandlung als tasks.json-Aufgabe für Wiederholungen per Tastendruck; oder fügen Sie das JSON für eine einzelne Datei ohne Einrichtung in einen kostenlosen Online-Konverter ein.

Was ist die beste VS Code-Erweiterung für JSON zu CSV?

JSON2CSV von khaeransori ist die direkteste: Installieren Sie sie über die Erweiterungsansicht, öffnen Sie Ihre JSON-Datei, führen Sie „Convert JSON to CSV" über die Befehlspalette aus, und die CSV öffnet sich in einem neuen Tab. DataMorph (Data Format Converter) fügt Excel-Umwandlung und Stapelverarbeitung hinzu; Algae Data ist eine schlankere Alternative. Prüfen Sie vor der Installation jeder Erweiterung immer den Namen des Herausgebers.

Kann ich JSON in VS Code ohne Erweiterung in CSV umwandeln?

Ja: Nutzen Sie das integrierte Terminal (Strg+`). Für flache JSON-Arrays: jq -r '(map(keys) | add | unique) as $cols | $cols, (.[] | [.[$cols[]]] | @csv)' datei.json > datei.csv. Für verschachteltes JSON nutzen Sie jq mit expliziten Spaltenpfaden oder ein kleines Python-Skript, das verschachtelte Objekte in Spalten in Punktnotation abflacht. Beide Wege wurden für diese Anleitung an echten Daten getestet.

Warum schlägt jq mit „object is not valid in a csv row" fehl?

Weil eine Zeile ein verschachteltes Objekt oder Array enthält und CSV-Zeilen nur flache Werte halten können. Das allgemeine jq-Rezept mit @csv funktioniert nur bei flachen Zeilen. Beheben Sie es, indem Sie Spalten explizit benennen (jq -r '["id","name",...], (.[] | [.id, .customer.name, ...]) | @csv') oder indem Sie zuerst mit einem Python-Skript abflachen, das verschachtelte Objekte in Spalten in Punktnotation verwandelt.

Wie automatisiere ich die JSON-zu-CSV-Umwandlung in VS Code?

Speichern Sie eine Aufgabe in .vscode/tasks.json, die Ihren Umwandlungsbefehl auf die geöffnete Datei ausführt, zum Beispiel python3 ${workspaceFolder}/convert.py ${file} ${fileDirname}/${fileBasenameNoExtension}.csv, und drücken Sie dann mit einer geöffneten JSON-Datei Strg+Umschalt+B (Terminal → Aufgabe ausführen). Die CSV wird jedes Mal neben der Quelldatei geschrieben, ohne erneutes Eintippen.

Warum öffnet sich meine CSV aus VS Code in Excel als eine Spalte?

Meist ist die Datei in Ordnung und Excel hat das falsche Trennzeichen oder die falsche Kodierung geraten. Prüfen Sie zuerst den Rohtext in VS Code: Wenn Kommas und Anführungszeichen dort richtig aussehen, ist die Datei richtig. Importieren Sie in Excel erneut über Daten → Aus Text/CSV, wählen Sie das korrekte Trennzeichen und die Kodierung 65001 (UTF-8), statt die Datei per Doppelklick zu öffnen.

Kann VS Code JSONC oder JSON mit Kommentaren in CSV umwandeln?

Nicht direkt: Kommentare und nachgestellte Kommas sind JSONC, nicht JSON, und kein Konverter akzeptiert sie. Entfernen Sie zuerst Kommentare und nachgestellte Kommas (das Problemfenster von VS Code markiert die exakten Zeilen) und wandeln Sie dann das saubere JSON um. Dasselbe gilt für Einstellungsdateien und .code-workspace-Dateien, die von Haus aus JSONC sind.

Einzelne Datei? Wandeln Sie sie im Browser um, ohne Erweiterung

JSON einfügen oder eine Datei hochladen: Verschachtelte Daten werden zu sauberen Spalten abgeflacht, Trennzeichen und Anführungszeichen sind automatisch, und der Download ist reines UTF-8. Kostenlos, ohne Anmeldung, läuft vollständig in Ihrem Browser.

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