CSV vs JSON vs XML: Scegliere il Formato Dati Giusto

Ogni scambio di dati richiede la scelta di un formato. CSV, JSON e XML sono le tre opzioni piu comuni, ciascuna con punti di forza distinti. Scegliere il formato sbagliato porta a problemi di parsing, payload gonfiati e tempo di sviluppo sprecato. Questa guida ti aiuta a scegliere lo strumento giusto per il lavoro.

Panoramica dei Formati

CSV (Comma-Separated Values)

name,age,city
Alice,30,London
Bob,25,Paris
Charlie,35,Tokyo

• Struttura: Piatta, tabulare (righe e colonne)
• Sistema di tipi: Nessuno (tutto e testo)
• Annidamento: Non supportato
• Dimensione: La piu piccola per dati tabulari

JSON (JavaScript Object Notation)

[
  {"name": "Alice", "age": 30, "city": "London"},
  {"name": "Bob", "age": 25, "city": "Paris"},
  {"name": "Charlie", "age": 35, "city": "Tokyo"}
]

• Struttura: Gerarchica (oggetti, array)
• Sistema di tipi: String, number, boolean, null, object, array
• Annidamento: Supporto nativo
• Dimensione: Moderata

XML (eXtensible Markup Language)

<people>
  <person>
    <name>Alice</name>
    <age>30</age>
    <city>London</city>
  </person>
  <person>
    <name>Bob</name>
    <age>25</age>
    <city>Paris</city>
  </person>
</people>

• Struttura: Gerarchica con attributi ed elementi
• Sistema di tipi: Tramite XML Schema (XSD)
• Annidamento: Supporto nativo
• Dimensione: La piu grande (tag verbosi)

Confronto Dettagliato

Quando Usare CSV

Ideale per:

• Dati da fogli di calcolo ed esportazioni da database
• Analisi dei dati (pandas, R, Excel)
• Dati piatti semplici con colonne coerenti
• Massima compatibilita (ogni strumento supporta CSV)
• Grandi dataset dove la dimensione conta

Da evitare quando:

• I dati hanno una struttura annidata o gerarchica
• E necessario preservare tipi di dati multipli
• I valori delle colonne contengono virgole, ritorni a capo o virgolette (casi limite)

Lavora con i dati CSV usando il nostro Editor CSV o converti in JSON con il nostro convertitore CSV in JSON.

Quando Usare JSON

Ideale per:

• Comunicazione API web (risposte REST, GraphQL)
• File di configurazione (package.json, tsconfig.json)
• Database orientati ai documenti (MongoDB, CouchDB)
• Ambienti browser (parsing JavaScript nativo)
• Dati con struttura variabile (alcuni record hanno campi che altri non hanno)

Da evitare quando:

• I dati sono puramente tabulari (CSV e piu semplice e piu piccolo)
• Servono funzionalita XML (namespace, schemi, XSLT)
• Servono commenti nei file di dati (usa YAML invece)

Formatta e valida JSON con il nostro Formattatore JSON.

Quando Usare XML

Ideale per:

• Sistemi enterprise (SOAP, XHTML, RSS, SVG)
• Markup di documenti (contenuto misto - testo con struttura incorporata)
• Quando servono attributi accanto agli elementi
• Requisiti di validazione schema forte (XSD)
• Trasformazioni XSLT
• Standard specifici di settore (sanita HL7, finanza XBRL)

Da evitare quando:

• Si costruiscono API web moderne (JSON e lo standard)
• I dati sono tabulari (CSV e piu semplice)
• La dimensione del file e la velocita di parsing contano (JSON e piu leggero)

Confronto Dimensioni

Lo stesso dataset di 1000 record:

La verbosita di XML - tag di apertura, tag di chiusura e nomi degli elementi ripetuti per ogni valore - triplica circa la dimensione rispetto a CSV.

Pattern di Migrazione

Da CSV a JSON

import csv, json

with open('data.csv') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    data = list(reader)

with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f, indent=2)

Da JSON a CSV

import csv, json

with open('data.json') as f:
    data = json.load(f)

with open('data.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=data[0].keys())
    writer.writeheader()
    writer.writerows(data)

Da XML a JSON

import xmltodict, json

with open('data.xml') as f:
    data = xmltodict.parse(f.read())

with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f, indent=2)

Il Panorama Moderno

La tendenza nell'ultimo decennio e stata chiara: JSON ha in gran parte sostituito XML per le API web e la configurazione. Tuttavia, CSV rimane dominante per lo scambio di dati in ambito analitico e aziendale, e XML persiste nei sistemi enterprise e governativi.

Alternative piu recenti:

• YAML: Configurazione leggibile dall'uomo (sostituisce sia JSON che XML per le configurazioni)
• Protocol Buffers / MessagePack: Formati binari per sistemi ad alte prestazioni
• Parquet / Arrow: Formati colonnari per l'analisi di big data

Per un confronto specifico tra JSON e YAML, consulta la nostra guida YAML vs JSON.

FAQ

Posso convertire tra questi formati senza perdere dati?

La conversione da CSV a JSON e senza perdita per dati piatti (anche se i tipi si perdono - i numeri diventano stringhe in CSV). Da JSON a CSV si perde la struttura gerarchica (gli oggetti annidati devono essere appiattiti). Da XML a JSON e per lo piu senza perdita, ma attributi e contenuto misto possono essere problematici. Testa sempre la conversione andata e ritorno con i tuoi dati specifici.

Quale formato dovrei usare per la mia nuova API?

JSON. E lo standard de facto per le API web moderne, con supporto nativo del browser, strumenti eccellenti e il miglior equilibrio tra leggibilita e dimensione. Usa JSON Schema per la validazione. L'unica eccezione e se ti stai integrando con sistemi enterprise legacy che richiedono XML.

Risorse Correlate

• Editor CSV - Modifica e pulisci dati CSV
• Formattatore JSON - Formatta e valida JSON
• Guida alla Conversione da CSV a JSON - Conversione passo dopo passo