优化import jieba def senti(text): pos_num = 0 neg_num = 0 words = jieba.lcut(text) for word in words: if word in poss: pos_num = pos_num + 1 if word in negs: neg_num = neg_num + 1 return {"pos": pos_num, "neg": neg_num} file = 'data/txts/联美控股2017.txt' text = open(file, encoding='gbk').read() senti(text)

这段代码使用了 jieba 库进行中文分词，并对文本进行情感分析。如果要对代码进行优化，可以考虑以下几点：

1. 将 jieba 库的导入语句放在函数外部，避免在每次调用函数时都重复导入该库。

2. 为了提高代码的效率，可以将情感词典 poss 和 negs 转换成 set 类型，这样可以更快地进行查找操作。

3. 可以使用 Python 的 Counter 类来统计每个情感词在文本中出现的次数，避免手动计数。

下面是优化后的代码：

import jieba
from collections import Counter

# 导入情感词典
with open('data/pos.txt', encoding='utf-8') as f:
    poss = set(f.read().split())

with open('data/neg.txt', encoding='utf-8') as f:
    negs = set(f.read().split())

# 定义情感分析函数
def senti(text):
    pos_num = 0
    neg_num = 0
    words = jieba.lcut(text)
    counter = Counter(words)
    for word in counter:
        if word in poss:
            pos_num += counter[word]
        if word in negs:
            neg_num += counter[word]
    return {"pos": pos_num, "neg": neg_num}

# 读取文本文件并进行情感分析
file = 'data/txts/联美控股2017.txt'
text = open(file, encoding='gbk').read()
senti(text)

这样一来，代码的效率会更高，而且更易于维护和扩展。