用python中类的方法写，用数据结构存储excel中下面列名的列： 客户需求 一级模块 二级模块 三级模块 功能用户 功能用户需求 触发事件 功能过程 子过程描述 数据移动类型 数据组 数据属性 CFP ，并通过合并单元格格式进行层级划分方便后续的jieba分词数据相似性分析,并写回excel表格中

好的，根据您的要求，可以使用Python中的openpyxl库来读取和写入Excel表格，使用类的方法进行封装。具体实现步骤如下：

1. 导入所需库文件

import openpyxl
from openpyxl.styles import Alignment, PatternFill, Border, Side

2. 定义一个类，包含读写Excel表格的方法

class ExcelHandler:
    def __init__(self, file_path):
        self.file_path = file_path
        self.workbook = openpyxl.load_workbook(self.file_path)
        self.sheet = self.workbook.active

    def read_excel(self):
        # 读取Excel表格中的数据
        data = []
        for row in self.sheet.iter_rows(min_row=2, max_col=13, values_only=True):
            data.append(list(row))
        return data

    def write_excel(self, data):
        # 写入Excel表格中的数据
        for row_index, row_data in enumerate(data, start=2):
            for col_index, value in enumerate(row_data, start=1):
                self.sheet.cell(row=row_index, column=col_index, value=value)
        self.workbook.save(self.file_path)

3. 定义一个方法，用于合并单元格并设置格式

def merge_cells(sheet, start_row, end_row, start_col, end_col, text):
    # 合并单元格
    sheet.merge_cells(start_row=start_row, end_row=end_row, start_column=start_col, end_column=end_col)
    # 设置文本
    sheet.cell(row=start_row, column=start_col, value=text)
    # 设置格式
    fill = PatternFill(start_color="D9D9D9", end_color="D9D9D9", fill_type="solid")
    border = Border(left=Side(style="thin"), right=Side(style="thin"), top=Side(style="thin"), bottom=Side(style="thin"))
    alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center")
    for row in range(start_row, end_row + 1):
        for col in range(start_col, end_col + 1):
            cell = sheet.cell(row=row, column=col)
            cell.fill = fill
            cell.border = border
            cell.alignment = alignment

4. 定义一个方法，用于将数据存储到字典中，并进行层级划分

def data_to_dict(data):
    # 定义字典
    result_dict = {}
    # 遍历数据
    for row_data in data:
        # 获取每个单元格的值
        customer_demand, first_module, second_module, third_module, function_user, function_user_demand, trigger_event, function_process, sub_process, data_move_type, data_group, data_attribute, cfp = row_data
        # 根据层级划分存储到字典中
        if customer_demand:
            result_dict[customer_demand] = {}
            if first_module:
                result_dict[customer_demand][first_module] = {}
                if second_module:
                    result_dict[customer_demand][first_module][second_module] = {}
                    if third_module:
                        result_dict[customer_demand][first_module][second_module][third_module] = {}
                        if function_user:
                            result_dict[customer_demand][first_module][second_module][third_module][function_user] = {}
                            if function_user_demand:
                                result_dict[customer_demand][first_module][second_module][third_module][function_user][function_user_demand] = {}
                                if trigger_event:
                                    result_dict[customer_demand][first_module][second_module][third_module][function_user][function_user_demand][trigger_event] = {}
                                    if function_process:
                                        result_dict[customer_demand][first_module][second_module][third_module][function_user][function_user_demand][trigger_event][function_process] = {}
                                        if sub_process:
                                            result_dict[customer_demand][first_module][second_module][third_module][function_user][function_user_demand][trigger_event][function_process][sub_process] = {}
                                            if data_move_type:
                                                result_dict[customer_demand][first_module][second_module][third_module][function_user][function_user_demand][trigger_event][function_process][sub_process][data_move_type] = {}
                                                if data_group:
                                                    result_dict[customer_demand][first_module][second_module][third_module][function_user][function_user_demand][trigger_event][function_process][sub_process][data_move_type][data_group] = {}
                                                    if data_attribute:
                                                        result_dict[customer_demand][first_module][second_module][third_module][function_user][function_user_demand][trigger_event][function_process][sub_process][data_move_type][data_group][data_attribute] = {}
                                                        if cfp:
                                                            result_dict[customer_demand][first_module][second_module][third_module][function_user][function_user_demand][trigger_event][function_process][sub_process][data_move_type][data_group][data_attribute] = cfp
    return result_dict

5. 定义一个方法，用于将字典转换为列表，并写回Excel表格

def dict_to_data(dict_data):
    # 定义列表
    result_data = []
    # 遍历字典
    for customer_demand, first_module_dict in dict_data.items():
        for first_module, second_module_dict in first_module_dict.items():
            for second_module, third_module_dict in second_module_dict.items():
                for third_module, function_user_dict in third_module_dict.items():
                    for function_user, function_user_demand_dict in function_user_dict.items():
                        for function_user_demand, trigger_event_dict in function_user_demand_dict.items():
                            for trigger_event, function_process_dict in trigger_event_dict.items():
                                for function_process, sub_process_dict in function_process_dict.items():
                                    for sub_process, data_move_type_dict in sub_process_dict.items():
                                        for data_move_type, data_group_dict in data_move_type_dict.items():
                                            for data_group, data_attribute_dict in data_group_dict.items():
                                                for data_attribute, cfp in data_attribute_dict.items():
                                                    # 将每行数据添加到列表中
                                                    result_data.append([customer_demand, first_module, second_module, third_module, function_user, function_user_demand, trigger_event, function_process, sub_process, data_move_type, data_group, data_attribute, cfp])
                                                    # 获取单元格合并的起始和结束位置
                                                    start_row = len(result_data) - 1
                                                    end_row = start_row + len(cfp) - 1
                                                    start_col = 13
                                                    end_col = 13
                                                    # 合并单元格并设置格式
                                                    merge_cells(sheet, start_row + 2, end_row + 2, start_col, end_col, cfp)
    # 将处理后的数据写回Excel表格
    excel.write_excel(result_data)

6. 定义一个方法，用于进行jieba分词数据相似性分析

def jieba_similarity_analysis(dict_data):
    pass  # TODO: 进行jieba分词数据相似性分析

7. 主函数中调用以上方法

if __name__ == '__main__':
    # 定义Excel文件路径
    file_path = 'example.xlsx'
    # 创建ExcelHandler对象
    excel = ExcelHandler(file_path)
    # 读取Excel表格中的数据
    data = excel.read_excel()
    # 将数据存储到字典中，并进行层级划分
    dict_data = data_to_dict(data)
    # 将字典转换为列表，并写回Excel表格
    dict_to_data(dict_data)
    # 进行jieba分词数据相似性分析
    jieba_similarity_analysis(dict_data)

以上就是根据您的要求，使用Python中的类的方法编写的读写Excel表格的程序。由于jieba分词数据相似性分析部分没有具体要求，因此暂时只是留下了一个TODO，需要您自己实现。