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首先，我们要明确一点，将Excel转换为json的方法可以通过多种方式实现。比如可以使用Python的pandas库将Excel中的数据读取为DataFrame对象，然后利用该库的to_json方法将DataFrame对象转换为json格式字符串。这也是本教程将要介绍的方法。

一、准备工作

在开始转换Excel为json之前，我们需要进行以下准备工作：

1. 安装pandas库

如果你的环境中已经安装了该库，则跳过该步骤。否则可以使用pip工具进行安装，即在终端中输入以下命令：

pip install pandas

1. 准备需要转换的Excel文件

在本教程中，我们使用名为“data.xlsx”的Excel文件，该文件包含了三列数据：姓名、年龄和职业。其中，第一行为表头。

二、转换Excel为json

接下来，我们开始将Excel文件转换为json格式。代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(r'data.xlsx')

# 将DataFrame对象转换为json
json_str = df.to_json(orient='records')

print(json_str)

我们可以看到，代码中的过程主要分为两个步骤：

1. 使用pandas的read_excel方法读取Excel文件，并将其转换为DataFrame对象。

2. 利用DataFrame对象的to_json方法将其转换为json格式字符串。

其中，to_json方法的参数orient指定了转换的方向，该参数的默认值为index，表示将DataFrame的索引（行号）作为键，每行数据作为值。而当我们将orient的值设置为’records’时，表示将每行数据转换为一个字典，然后将所有字典组成一个列表返回。

最后，我们将得到以下输出：

[{"姓名":"张三","年龄":23,"职业":"工程师"},{"姓名":"李四","年龄":28,"职业":"教师"},{"姓名":"王五","年龄":31,"职业":"医生"}]

三、示例

下面我们通过两个示例来说明该方法的应用。假设我们现在有两个Excel文件都需要转换为json格式，并且这两个文件的数据结构是相同的。我们可以将转换过程进行封装，使得代码更加简洁和易于维护。代码如下：

import pandas as pd

def excel_to_json(file_path):
    """
    将指定的Excel文件转换为json格式，并返回json字符串
    file_path：Excel文件路径
    """
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel(file_path)

    # 将DataFrame对象转换为json
    json_str = df.to_json(orient='records')

    return json_str

# 示例1：转换“data.xlsx”文件
json1 = excel_to_json(r"data.xlsx")
print(json1)

# 示例2：转换“data2.xlsx”文件
json2 = excel_to_json(r"data2.xlsx")
print(json2)

上述代码中，我们将excel_to_json方法定义为一个函数，该函数接收一个参数file_path，表示需要转换的Excel文件路径。该函数中的代码与前面的示例基本相同，唯一的区别在于我们将其封装成了一个函数。这样我们就可以通过调用函数的方式来实现转换，实现了代码的复用。

最后，我们将得到两个相应的json字符串分别为：

# 示例1输出
[{"姓名":"张三","年龄":23,"职业":"工程师"},{"姓名":"李四","年龄":28,"职业":"教师"},{"姓名":"王五","年龄":31,"职业":"医生"}]

# 示例2输出
[{"姓名":"小明","年龄":21,"职业":"学生"},{"姓名":"小红","年龄":25,"职业":"工程师"},{"姓名":"小刚","年龄":29,"职业":"教师"}]

至此，我们完成了Python实现将Excel转换为json的方法示例的完整实例教程。