为了在将Excel文件转换为JSON格式时保留原始数据类型，您可以使用Python库，例如pandas和json。
以下是一步步指南：
如果尚未安装，请在Python环境中安装pandas和json库。您可以在命令提示符或终端中运行pip install pandas json来安装。
使用read_excel()函数将Excel文件加载到pandas DataFrame中。这将保留Excel列的原始数据类型。
import pandas as pd
df = pd.read_excel('path/to/excel_file.xlsx')
使用to_dict()函数将pandas DataFrame转换为Python字典。这将创建一个与DataFrame具有相同列名和值的字典。
data_dict = df.to_dict(orient='records')
使用json.dumps()函数将字典转换为JSON格式。json.dumps()函数将字典序列化为JSON格式的字符串。
import json
json_data = json.dumps(data_dict)
下面用python提供示例，读取Excel文件数据转换为JSON格式同时保留原始数据类型，然后将该数据通过动态转发隧道代理上传网站：
# 导入模块
import requests
import requests.auth
import pandas as pd
import json
# 读取Excel文件
excel_data = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1")
# 将DataFrame转换为字典
data = excel_data.to_dict(orient='records')
# 将字典转换为JSON字符串
json_data = json.dumps(data)
# 定义网站的URL和头部信息
url = "https://example.com/api/upload"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
# 定义亿牛云 动态转发隧道代理 服务器和端口
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "31111"
# 定义亿牛云 动态转发隧道代理 用户名和密码
proxyUser = "16YUN"
proxyPass = "16IP"
proxy_servers = {
'http': proxyHost:proxyPort,
'https': proxyHost:proxyPort,
}
auth = requests.auth.HTTPProxyAuth(proxyUser, proxyPass)
# 发送POST请求，将JSON数据上传到网站，并使用代理和认证
response = requests.post(url, data=json_data, headers=headers, proxies=proxy_servers, auth=auth)
# 打印响应状态码和内容
print(response.status_code)
print(response.text)
