python+excel+jieba分析一个具有多个列的文件，读取.xlsx文件，可以选择对文件内任意一列或多列的单元格内字符串相似度，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，我来给你提供一个面向对象的解决方案。

首先，我们需要安装两个库：`openpyxl`和`jieba`，你可以使用以下命令安装：

pip install openpyxl jieba

然后，我们需要创建一个`ExcelAnalyzer`类来处理Excel文件：

import openpyxl
import jieba

class ExcelAnalyzer:
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename
        self.wb = openpyxl.load_workbook(filename)
        self.sheets = self.wb.sheetnames

    def analyze(self, sheet_name, col_names, threshold):
        sheet = self.wb[sheet_name]
        rows = sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True)
        results = []
        for row in rows:
            values = []
            for col_name in col_names:
                cell = sheet[col_name + str(row[0])]
                values.append(cell.value)
            sim = self._calculate_sim(*values)
            if sim >= threshold:
                results.append((row[0], sim))
        return results

    def _calculate_sim(self, *values):
        words = [jieba.lcut(str(value)) for value in values]
        all_words = set([word for words in words for word in words])
        vecs = []
        for word in all_words:
            vec = []
            for words in words:
                vec.append(words.count(word))
            vecs.append(vec)
        sim = self._cosine_similarity(vecs[0], vecs[1])
        return sim

    def _cosine_similarity(self, vec1, vec2):
        numerator = sum([vec1[i] * vec2[i] for i in range(len(vec1))])
        denominator = self._magnitude(vec1) * self._magnitude(vec2)
        if denominator == 0:
            return 0
        else:
            return numerator / denominator

    def _magnitude(self, vec):
        return (sum([x**2 for x in vec]))**0.5

这个类有三个方法：

- `__init__`方法用于初始化Excel文件的基本信息。
- `analyze`方法用于分析指定表单的多个列，计算相似度，并返回大于阈值的结果。
- `_calculate_sim`方法用于计算两个字符串列表的相似度。

我们使用了`jieba`库来对文本进行分词，使用了余弦相似度来计算相似度。

接下来，我们可以使用这个类来分析Excel文件并输出结果：

class ExcelAnalyzer:
    ...

    def mark_similar(self, sheet_name, col_names, threshold, output_filename):
        sheet = self.wb[sheet_name]
        rows = sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True)
        for row in rows:
            values = []
            for col_name in col_names:
                cell = sheet[col_name + str(row[0])]
                values.append(cell.value)
            sim = self._calculate_sim(*values)
            if sim >= threshold:
                sheet.cell(row=row[0], column=len(col_names)+1).value = "similar"
        self.wb.save(output_filename)

这个方法基于`analyze`方法，对大于阈值的结果进行标记，并输出到新的Excel文件中。

最后，我们可以使用这个类来处理Excel文件：

analyzer = ExcelAnalyzer("input.xlsx")
results = analyzer.analyze("Sheet1", ["A", "B"], 0.75)
print(results)
analyzer.mark_similar("Sheet1", ["A", "B"], 0.75, "output.xlsx")

这个代码会输出大于阈值的结果，并把大于阈值的结果在原始Excel文件中标记出来，并输出到`output.xlsx`文件中。

希望这个代码对你有所帮助！