（二）利用json将excel内容生成json文件

继上篇完成“（一）利用xlrd解析员工疫情Excel
”，下面介绍下利用python自带的json模块如何将Excel解析后的数据生成json文件。
一，利用ExcelReader类中的data_dict()方法生成data数组

def data_dict(self):

返回了前面定义的

data = []

其核心就是通过两个for循环，遍历excel的sheet内容：

            # Excel表头占了两行，所以从第3行开始读取数据，循环rows（总行数）-1次
            for i in range(2, self.rows):
                # 循环内定义一个字典，每次循环都会清空
                dict = {}
                # 从第一列开始读取数据，循环cols（总列数）次
                for j in range(0, self.cols):
                    # 将value值关联同一列的key值
                    dict[keys[j]] = str(self.table.row_values(i)[j])
                # 将关联后的字典放到数组里
                data.append(dict)

剩下要解决的就是如何将data数组，系列化为json文件。
2，python的json模块可以很简单的解决这个问题
json 模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据。 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads()。

1.json.dumps将一个Python数据结构转换为JSON：

import json
data = {
    'name' : 'myname',
    'age' : 100,
}
json_str = json.dumps(data)

2.json.loads将一个JSON编码的字符串转换回一个Python数据结构：

data = json.loads(json_str)

3.json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据,用于处理文件。

with open('test.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)
 
with open('test.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

通过json.dump生成文件时，如果有中文，最好加入encoding和ensure_ascii参数：

    def data_dict_to_json(self, data):
        # 获取生成json所在文件目录
        file_name = self.excel_path + '.json'
        with open(file_name, 'w', encoding='utf-8') as file_object:
            json.dump(data, file_object, ensure_ascii=False)
        return file_object

这样，就可以在解析Excel所在的目录下，生成了一个同名但后缀为".json"的文件了。