Travail Avec des Données Binaires
Les données binaires dans n8n correspondent à tout type de fichier, y compris les images, PDF, CSV et documents. Leur objectif est de permettre à un workflow d’accepter un fichier, d’extraire le contenu utile, de le transformer et de le transmettre aux étapes suivantes.
La gestion des données binaires dans n8n suit un processus simple et reproductible. Que ce soit pour des CSV, des images ou des PDF, la même logique s’applique : réception du fichier, inspection de ses détails, extraction des éléments pertinents et préparation pour l’étape suivante du workflow.
- Réception d’un fichier en entrée (par exemple, une soumission de formulaire avec un champ fichier).
- Inspection de la charge binaire en vérifiant le nom du fichier, le type MIME et la taille.
- Extraction du contenu, comme la conversion d’un CSV en lignes ou d’une image en base64.
- Nettoyage, filtrage, agrégation ou synthèse des données extraites.
- Conversion optionnelle entre fichier, texte (base64) et fichier à nouveau, selon les attentes du prochain nœud ou de l’API.
Les noms de champs sont importants. Lorsqu’un nœud demande un champ binaire en entrée, il doit correspondre exactement au nom du champ ayant transporté le fichier. Une discordance entraînera une sortie vide.
Exemple CSV étape par étape
Commencer par configurer un déclencheur de soumission de formulaire avec un champ de fichier. Il est possible de restreindre les téléchargements par extension, comme .csv ou .png. Pour les tests, téléverser un fichier d’exemple et extraire le CSV.
Après réception du fichier, examiner la sortie du nœud et ouvrir la section binaire. Le nom du fichier, le type MIME et la taille du fichier seront affichés.
Ensuite, utiliser un lecteur CSV pour extraire le contenu. Définir le champ binaire d’entrée sur le nom exact du champ de fichier téléchargé. Chaque ligne du CSV devient un élément distinct.
Une fois les données extraites, les restructurer. Filtrer les lignes non nécessaires, convertir les colonnes aux bons types (par exemple, transformer release_year en nombre), et ne conserver que les champs importants comme title et release_year. Si les données au niveau des lignes ne sont pas requises, il est possible de les résumer, par exemple en regroupant par type ou en comptant les totaux.
Enfin, structurer la sortie. Utiliser Aggregate pour combiner tous les éléments en une seule liste pour l’IA ou les rapports, ou Split Out pour traiter chaque élément individuellement. Cela permet de garder le flux de travail clair, efficace et prévisible.
Merci pour vos commentaires !
Demandez à l'IA
Demandez à l'IA
Posez n'importe quelle question ou essayez l'une des questions suggérées pour commencer notre discussion
Awesome!
Completion rate improved to 4.17Travail Avec des Données Binaires
Glissez pour afficher le menu
Les données binaires dans n8n correspondent à tout type de fichier, y compris les images, PDF, CSV et documents. Leur objectif est de permettre à un workflow d’accepter un fichier, d’extraire le contenu utile, de le transformer et de le transmettre aux étapes suivantes.
La gestion des données binaires dans n8n suit un processus simple et reproductible. Que ce soit pour des CSV, des images ou des PDF, la même logique s’applique : réception du fichier, inspection de ses détails, extraction des éléments pertinents et préparation pour l’étape suivante du workflow.
- Réception d’un fichier en entrée (par exemple, une soumission de formulaire avec un champ fichier).
- Inspection de la charge binaire en vérifiant le nom du fichier, le type MIME et la taille.
- Extraction du contenu, comme la conversion d’un CSV en lignes ou d’une image en base64.
- Nettoyage, filtrage, agrégation ou synthèse des données extraites.
- Conversion optionnelle entre fichier, texte (base64) et fichier à nouveau, selon les attentes du prochain nœud ou de l’API.
Les noms de champs sont importants. Lorsqu’un nœud demande un champ binaire en entrée, il doit correspondre exactement au nom du champ ayant transporté le fichier. Une discordance entraînera une sortie vide.
Exemple CSV étape par étape
Commencer par configurer un déclencheur de soumission de formulaire avec un champ de fichier. Il est possible de restreindre les téléchargements par extension, comme .csv ou .png. Pour les tests, téléverser un fichier d’exemple et extraire le CSV.
Après réception du fichier, examiner la sortie du nœud et ouvrir la section binaire. Le nom du fichier, le type MIME et la taille du fichier seront affichés.
Ensuite, utiliser un lecteur CSV pour extraire le contenu. Définir le champ binaire d’entrée sur le nom exact du champ de fichier téléchargé. Chaque ligne du CSV devient un élément distinct.
Une fois les données extraites, les restructurer. Filtrer les lignes non nécessaires, convertir les colonnes aux bons types (par exemple, transformer release_year en nombre), et ne conserver que les champs importants comme title et release_year. Si les données au niveau des lignes ne sont pas requises, il est possible de les résumer, par exemple en regroupant par type ou en comptant les totaux.
Enfin, structurer la sortie. Utiliser Aggregate pour combiner tous les éléments en une seule liste pour l’IA ou les rapports, ou Split Out pour traiter chaque élément individuellement. Cela permet de garder le flux de travail clair, efficace et prévisible.
Merci pour vos commentaires !
