Introduction aux Types de Données
Les types de données définissent quelle sorte de valeur un workflow traite, comme du texte, des nombres, des dates, des booléens, des listes, des objets ou des fichiers. Les connaître garantit que les nœuds lisent, comparent et transforment les données correctement au lieu de produire des erreurs silencieuses ou de mal orienter la logique.
n8n transmet les données entre les nœuds sous forme de JSON dans une structure de tableau d'éléments. Si le type est incorrect (chaîne contre nombre, tableau contre objet), les nœuds ne se comporteront pas comme prévu.
Lors de la manipulation de données dans n8n, assurez-vous que chaque valeur a la bonne structure avant de la transmettre en aval. Des données propres, normalisées et correctement typées rendent les workflows prévisibles et évitent les échecs silencieux.
- Forcer le typage tôt : convertir les chaînes en nombres avant d'effectuer des calculs ;
- Normaliser le texte : mettre en minuscules et supprimer les espaces avant de dédupliquer ou de router ;
- Dates : générer avec
{{$now}}, comparer dans IF (Date & Time), reformater avec le nœud Date & Time ; - Tableaux : utiliser de vrais tableaux ; Split Out pour traiter les éléments et Aggregate/Item Lists pour les recombiner ;
- Sorties LLM : demander un JSON strict, puis valider et normaliser avant de fusionner.
Avec tout cela, vous devriez être en mesure de reconnaître et de convertir les types de données en toute confiance, de gérer correctement les dates et les tableaux, de manipuler les fichiers binaires lorsque cela est nécessaire, et de résoudre rapidement les incompatibilités de type qui perturbent la logique du flux de travail.
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n8n transmet les données entre les nœuds sous forme de JSON dans une structure de tableau d'éléments. Si le type est incorrect (chaîne contre nombre, tableau contre objet), les nœuds ne se comporteront pas comme prévu.
Lors de la manipulation de données dans n8n, assurez-vous que chaque valeur a la bonne structure avant de la transmettre en aval. Des données propres, normalisées et correctement typées rendent les workflows prévisibles et évitent les échecs silencieux.
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- Normaliser le texte : mettre en minuscules et supprimer les espaces avant de dédupliquer ou de router ;
- Dates : générer avec
{{$now}}, comparer dans IF (Date & Time), reformater avec le nœud Date & Time ; - Tableaux : utiliser de vrais tableaux ; Split Out pour traiter les éléments et Aggregate/Item Lists pour les recombiner ;
- Sorties LLM : demander un JSON strict, puis valider et normaliser avant de fusionner.
Avec tout cela, vous devriez être en mesure de reconnaître et de convertir les types de données en toute confiance, de gérer correctement les dates et les tableaux, de manipuler les fichiers binaires lorsque cela est nécessaire, et de résoudre rapidement les incompatibilités de type qui perturbent la logique du flux de travail.
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