文本情感分析Python代码

以下是一个简单的文本情感分析的Python代码示例：

# 读取文本文件
def text():
    f1 = open('E:/工作文件/情感分析案例1/good.txt','r',encoding='utf-8')
    f2 = open('E:/工作文件/情感分析案例1/bad.txt','r',encoding='utf-8')
    line1 = f1.readline()
    line2 = f2.readline()
    str = ''
    while line1:
        str += line1
        line1 = f1.readline()
    while line2:
        str += line2
        line2 = f2.readline()
    f1.close()
    f2.close()
    return str

# 把单个词作为特征
def bag_of_words(words):
    return dict([(word,True) for word in words])

# 执行情感分析
def sentiment_analysis(text):
    words = text.split() # 将文本拆分成单词列表
    features = bag_of_words(words) # 将单词列表转换为特征字典
    # 在这里添加情感分析的代码，根据特征字典判断情感
    # 返回情感结果

# 调用函数进行情感分析
text_data = text()
sentiment_result = sentiment_analysis(text_data)
print(sentiment_result)

请注意，上述代码只是一个示例，其中的情感分析部分需要根据具体的情感分析算法进行实现。在实际应用中，可以使用自然语言处理库（如NLTK、TextBlob等）来进行情感分析。