使用pip安装textblob和snownlp (机房机子如果无法安装可以回去安装编写)，编 写一个语句的情感分析程序，输入一句话，判断中文还是英文，然后输出正面 情绪还是负面情绪。

首先，我们需要确认一下机器上是否已经安装了`pip`。如果没有，你需要先安装它，通常在Python环境中通过运行`python get-pip.py`来完成。接着，分别安装`textblob`和`snownlp`这两个库。对于`textblob`，它是基于NLTK的简单接口，用于处理英语文本；而`snownlp`是一个针对中文的自然语言处理工具。

由于您提到在机房可能无法直接安装，你可以回到本地环境安装它们：

# 安装textblob（适用于Python 3）
pip install textblob

# 安装snownlp（适用于Python 3.6+）
pip install snownlp

接下来，我们将创建一个简单的程序，用于区分输入的是中文还是英文，并进行情感分析：

from textblob import TextBlob
import snownlp

def sentiment_analysis(text):
    if detect_language(text) == 'zh':
        # 中文情感分析
        snow = snownlp.SnowNLP(text)
        emotion = "正面" if snow.sentiments > 0.5 else "负面"
    else:
        # 英文情感分析
        analysis = TextBlob(text)
        emotion = "positive" if analysis.sentiment.polarity > 0.05 else "negative"

    return f"{detect_language(text)}情绪: {emotion}"

def detect_language(text):
    try:
        blob = TextBlob(text)
        lang = blob.detect_language()
        return lang.lower()  # 返回小写语言以便比较
    except Exception as e:
        print(f"无法识别语言: {e}")
        return ""

input_text = input("请输入一句话进行情感分析：")
print(sentiment_analysis(input_text))

在这个程序中，我们首先检测输入的语言，如果是中文则使用`snownlp`进行情感分析，如果是英文则使用`TextBlob`。注意，情感分析的阈值可能会根据实际需求调整。