如何把这两个参数 {"path": "s3://novartisrs3acndevcnbjf1prelanding001/pre_landing/tmp/liangyum/copy_file.xlsx"}, \ self.spark._sc._jsc.hadoopConfiguration() 分别转为 java.util.HashMap 和 org.apache.hadoop.conf.Configuration 类型的参数

要将这两个参数转换为 `java.util.HashMap` 和 `org.apache.hadoop.conf.Configuration` 类型的参数，你可以使用 Py4j 库的相关功能来完成。

首先，我们将第一个参数 `{"path": "s3://novartisrs3acndevcnbjf1prelanding001/pre_landing/tmp/liangyum/copy_file.xlsx"}` 转换为 `java.util.HashMap` 类型的参数。可以按照以下步骤进行转换：

from py4j.java_collections import MapConverter
import java.util.HashMap

# 创建一个空的 HashMap
hash_map = java.util.HashMap()

# 添加键值对到 HashMap
hash_map.put("path", "s3://novartisrs3acndevcnbjf1prelanding001/pre_landing/tmp/liangyum/copy_file.xlsx")

# 使用 MapConverter 将 Python 的 dict 转换为 Java 的 HashMap
java_hash_map = MapConverter().convert(hash_map, gateway._gateway_client)

# 将 java_hash_map 作为参数传递给构造函数

接下来，我们将第二个参数 `self.spark._sc._jsc.hadoopConfiguration()` 转换为 `org.apache.hadoop.conf.Configuration` 类型的参数。可以按照以下步骤进行转换：

from py4j.java_gateway import JavaObject

# 创建一个空的 Configuration 对象
configuration = JavaObject("org.apache.hadoop.conf.Configuration")()

# 使用 self.spark._sc._jsc.hadoopConfiguration() 对象的设置值来更新 configuration 对象
configuration.set(self.spark._sc._jsc.hadoopConfiguration())

# 将 configuration 作为参数传递给构造函数

现在，你可以使用转换后的参数来实例化 `WorkbookReader` 类，并调用相应的方法。

请注意，上述代码中的 `gateway` 对象是指 Py4j 的网关对象，你需要将其传递给适当的位置。具体情况可能因你的代码结构而有所不同。

希望这可以帮助你解决问题！如果你有任何进一步的问题，请随时提问。