Excel to Class 轉換器

為什麼要把 Excel 轉成 Class

在遊戲開發、企業內部系統與 App 專案中，大量的設定值常常由企劃或營運人員用 Excel 維護——關卡數值、商品清單、文案對照表、費率表。工程師則需要在程式裡以型別安全的方式取用這些資料。

中間這段轉換若靠手工，欄位一多就容易出錯：漏一個欄位、型別打錯、命名不一致，而且每次企劃改表格就要重做一次。這個工具把這段機械性的工作自動化，讀取 Excel 的標題列與資料列，推論每個欄位的型別，直接產生對應語言的類別程式碼。

型別推論是怎麼判斷的

工具會掃描每個欄位的資料列，依下列順序判斷：

• 整欄都是 true / false → bool
• 整欄都是不含小數點的數字 → int
• 整欄都是數字且含小數 → double
• 其餘情況 → string

推論結果可以在介面上手動覆寫。這很重要，因為有幾種情況機器判斷不出來：

各語言的型別對應

Java 產出的是 Integer、Double、Boolean 這類包裝型別而非 int、double 基本型別。這是刻意的——包裝型別可以是 null，能正確表達「這個欄位在資料中缺值」，基本型別則會被迫給一個例如 0 的預設值，容易混淆「真的是 0」與「沒有資料」。

Excel 表格怎麼排才好轉

工具能處理的表格結構愈單純，產出的程式碼品質愈好。幾個實務建議：

• 第一列放欄位名稱，且盡量使用英文或可直接當變數名的字串。中文欄位名雖然能轉，但多數語言的命名慣例不建議直接拿中文當屬性名。
• 不要合併儲存格。合併後的儲存格在解析時只有左上角那格有值，其餘會是空白。
• 一張工作表只放一種資料結構。把兩張表擠在同一個 sheet（中間空幾列隔開）會讓解析失敗。
• 標題列不要有空欄。中間出現沒有名稱的欄位時，該欄無法產生對應屬性。
• 避免公式的顯示值與實際值不一致。工具讀的是計算後的值，若公式尚未重算可能取到舊資料。

巢狀結構與陣列

Excel 是二維表格，天生不擅長表達巢狀資料。若你的資料有階層關係（例如一個角色有多個技能），有兩種常見做法：

• 改用 JSON 輸入。本工具支援直接貼上 JSON，能正確處理巢狀物件與陣列，並為每一層產生獨立的類別。
• 拆成多張表以 ID 關聯，各自產生類別後在程式中組裝。這也是資料庫正規化的做法。

產生程式碼之後還要做什麼

產出的類別是起點而非終點，通常還需要幾個步驟：

1. 補上序列化標註。若欄位名與 JSON 鍵名不同，Swift 需要 CodingKeys、Kotlin 需要 @SerialName、C# 需要 [JsonPropertyName]。
2. 調整可為 null 的欄位，避免解析時因缺值而崩潰。
3. 檢查命名慣例。Excel 常用 snake_case，而 Swift、Kotlin、C# 慣用 camelCase 或 PascalCase。
4. 把產生的檔案納入版本控制，並在 Excel 更新時重新產生，讓程式碼與資料來源保持同步。

你的檔案不會被上傳

Excel 檔案是由瀏覽器在本機讀取與解析的，檔案本身不會傳送到任何伺服器。用於解析的 SheetJS 函式庫程式碼由 CDN 載入，但你的檔案內容不會傳給該 CDN。

這代表即使表格中含有未公開的營運數值、價目表或客戶資料，也可以安心使用。完整說明請見隱私權政策。