采用Python语言编写一段代码，用于分析提取一段话中的时间、地点、人物、事件、处置单位。

使用 Python 语言编写代码分析提取语句中的信息是一件很复杂的事情，因为语言理解和信息提取涉及到自然语言处理（NLP）的多个领域。

一种可行的方法是使用现有的 NLP 库和模型，如 spaCy、NLTK 等。这些库可以识别语句中的实体（人物、地点、组织）、词性标注和依存关系，以帮助提取信息。

代码示例：

import spacy

# 加载 spacy 模型
nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")

# 处理语句
doc = nlp("7月8日下午，在北京市朝阳区，李先生和张女士在一家咖啡厅见面，就关于举办慈善晚会的事宜商讨。")

# 提取实体
for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)

# 输出：
# 7月8日 DATE
# 下午 TIME
# 北京市 GPE
# 朝阳区 GPE
# 李先生 PERSON
# 张女士 PERSON
# 一家咖啡厅 ORG

以上代码使用 spaCy 模型识别了语句中的实体（日期、时间、地点、人物、组织）。更复杂的信息提取可能需要使用其他方法，例如规则和模型。

注意：以上代码仅作为参考，实际使用中可能需要根据实际需求进行更改。