如何从零开始构建一个基于Python和Django框架的文本情感分析系统，并使用MySQL作为后端数据存储？请提供详细的设计与实现步骤。

构建一个基于Python和Django框架的文本情感分析系统，同时使用MySQL作为后端数据存储，是一个涉及到自然语言处理、机器学习、数据库设计等多个技术领域的复杂任务。为了帮助你完成这个挑战，以下是一些详细的设计与实现步骤：

参考资源链接：[Python驱动的机器学习文本情感分析系统](https://wenku.csdn.net/doc/2db7m04xee?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **需求分析与规划**：首先需要明确系统的目标和功能。确定文本情感分析系统需要支持的语言、情感分类的粒度（如积极、消极、中立）、文本数据的来源和处理流程等。

2. **技术选型与环境搭建**：选择合适的技术栈，对于本系统来说，Python是编程语言，Django是Web框架，MySQL是数据库。搭建开发环境，安装Python、Django以及MySQL。

3. **数据库设计**：设计MySQL数据库模型，创建用户表、文本表、分类表等。为存储文本数据、用户信息和情感分析结果设计合理的数据结构。

4. **搭建Django项目**：使用Django的命令行工具创建项目和应用。设置基本的URL路由、视图、模板来展示前端界面。

5. **前端界面开发**：使用HTML、CSS和JavaScript开发用户界面，实现用户注册、登录、文本提交等功能。

6. **文本预处理**：编写Python脚本处理文本数据，包括分词、去除停用词、词性标注等自然语言处理操作。

7. **选择机器学习模型**：根据情感分析的需求，选择合适的机器学习模型，如朴素贝叶斯、SVM、神经网络等，并使用相应的Python库进行模型的训练和测试。

8. **集成模型到Django**：将训练好的情感分析模型集成到Django项目中，创建相应的API接口供前端调用。

9. **数据存储与读取**：实现Django模型和MySQL数据库之间的数据交互，完成文本数据的存储和情感分析结果的查询。

10. **系统测试与优化**：对系统进行测试，包括单元测试、集成测试和用户接受测试，确保系统稳定可靠，进行必要的性能优化。

11. **部署上线**：将系统部署到服务器，进行配置和优化，确保可以处理实际的用户请求。

12. **维护与更新**：根据用户反馈和系统运行情况，对系统进行维护和必要的功能更新。

在这个过程中，可以参考《Python驱动的机器学习文本情感分析系统》这一资源，它提供了理论基础和实际案例，帮助你理解文本情感分析系统的构建过程，以及如何在实际项目中应用机器学习技术。

当你的文本情感分析系统已经稳定运行后，建议继续深入了解和学习自然语言处理、机器学习的进阶内容，以及如何构建更复杂的信息分类系统。

参考资源链接：[Python驱动的机器学习文本情感分析系统](https://wenku.csdn.net/doc/2db7m04xee?spm=1055.2569.3001.10343)