在Python编程中，有时我们需要处理大量数据，例如从Excel文件中读取数据并将其转换成其他格式，如JSON。在给定的示例中，它演示了如何使用Python3读取多个Excel文件并将数据写入一个JSON文件。下面将详细解释这个过程。
我们导入所需的库：`xlrd`用于读取Excel文件，`json`用于处理JSON数据，以及`operator`用于按特定字段对数据进行排序。
```python
import xlrd
import json
import operator
```
`read_xlsx()`函数用于读取单个Excel文件。它打开指定的Excel文件，获取第一个工作表，并将数据存储为字典列表。每一行数据被转换为一个包含微信文章属性的字典，如`wechat_name`, `wechat_id`, `title`, `abstract`, `url`, `time`, `read`, `like`, 和 `number`。
```python
def read_xlsx(filename):
data1 = xlrd.open_workbook(filename)
table = data1.sheets()[0]
n_rows = table.nrows
data = []
for v in range(1, n_rows-1):
values = table.row_values(v)
data.append({
'wechat_name': values[0],
'wechat_id': values[1],
'title': values[2],
'abstract': values[3],
'url': values[4],
'time': values[5],
'read': values[6],
'like': values[7],
'number': values[8],
})
return data
```
在主程序中，我们使用一个for循环读取1到15（包括1和15）的Excel文件，并将所有数据合并到一个大列表`d`中。然后，我们按照`time`字段对数据进行升序排序，以便于后续处理。我们使用`json.dumps()`方法将数据序列化为JSON格式，并写入到`article.json`文件中，确保编码为UTF-8，并且缩进为2个空格，以便于阅读。
```python
if __name__ == '__main__':
d = []
for i in range(1, 16):
d1 = read_xlsx('./excel data/' + str(i) + '.xlsx')
d.extend(d1)
d = sorted(d, key=operator.itemgetter('time'))
with open('article.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(json.dumps(d, ensure_ascii=False, indent=2))
```
除了主任务外，代码还展示了如何将唯一的`wechat_id`写入另一个文本文件`wechat_id.txt`，以便进一步处理。这里通过检查每个`wechat_id`是否已存在于`name`列表中来避免重复。
```python
name = []
f1 = open('wechat_id.txt', 'w')
for i in d:
if i['wechat_id'] not in name:
name.append(i['wechat_id'])
f1.writelines(i['wechat_id'])
f1.writelines('\n')
print(len(name))
```
此外，补充知识部分提到了如何使用Python与MySQL数据库交互，并使用`openpyxl`库来读取和写入Excel文件。这个功能可能是为了根据模板文件创建新的Excel文件，每次写入数据时都会找到当前Sheet的最大行数，然后从下一行开始写入，以避免覆盖已有数据。这个功能在实现自动化报表时非常有用。
```python
# 省略的代码片段展示了如何连接MySQL数据库、读取模板文件、创建输出文件夹、创建新Excel文件并按行写入数据
```
以上就是关于Python3如何循环读取Excel文件并写入JSON的操作，以及如何处理MySQL数据库中的时间参数和Excel文件的写入技巧。这些技能在数据处理和自动化任务中是至关重要的。
