python+excel+jieba分析同列单元格字符串相似度，并且输出相似度多少，对相似度大于0.75的进行标记，输出成一个新的文件，用面向对象的方法来写

好的，下面是一个面向对象的Python程序，它可以读取Excel文件中的数据，并使用jieba和difflib库来计算同列单元格字符串的相似度。如果相似度大于0.75，则会在新文件中将该单元格标记为"相似"。

import xlrd
import jieba
import difflib
import xlwt

class ExcelAnalyzer:
    def __init__(self, input_file, output_file):
        self.input_file = input_file
        self.output_file = output_file
        self.data = None
        self.results = None

    def read_data(self):
        data = xlrd.open_workbook(self.input_file)
        table = data.sheet_by_index(0)
        self.data = [table.row_values(i) for i in range(1, table.nrows)]

    def analyze_similarity(self):
        self.results = []
        for i in range(len(self.data[0])):
            cells = [jieba.cut(row[i]) for row in self.data]
            for j in range(len(cells)):
                matches = difflib.get_close_matches(cells[j], cells[:j] + cells[j+1:], n=1, cutoff=0.75)
                if matches:
                    self.results.append((j+1, i+1, matches[0]))

    def write_results(self):
        book = xlwt.Workbook()
        sheet = book.add_sheet('Sheet1')
        sheet.write(0, 0, 'Row')
        sheet.write(0, 1, 'Column')
        sheet.write(0, 2, 'Similarity')
        for i, result in enumerate(self.results):
            sheet.write(i+1, 0, result[0])
            sheet.write(i+1, 1, result[1])
            sheet.write(i+1, 2, result[2])
            if float(result[2]) > 0.75:
                sheet.write(i+1, 3, '相似')
        book.save(self.output_file)

if __name__ == '__main__':
    analyzer = ExcelAnalyzer('data.xlsx', 'results.xls')
    analyzer.read_data()
    analyzer.analyze_similarity()
    analyzer.write_results()

这个程序有三个方法：read_data()方法用于读取Excel文件中的数据；analyze_similarity()方法用于计算同列单元格字符串的相似度；write_results()方法用于将结果保存到新的Excel文件中，并在相似度大于0.75的单元格中添加"相似"标记。

你可以根据需要修改这个程序，例如更改相似度的阈值、输出结果的格式等。