如何构建一个基于Python和Django框架的文本情感分析系统，并使用MySQL作为数据存储？请详细描述设计和实现步骤。

构建一个基于Python和Django框架的文本情感分析系统是一个复杂的工程项目，涉及多个技术栈和步骤。首先，你需要对Python及其在机器学习和自然语言处理（NLP）中的应用有深入的理解。推荐参考资料《Python驱动的机器学习文本情感分析系统》，它详细讲解了系统设计与实现的全过程。

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)

系统的设计首先需要确定需求和目标。你必须清楚你的系统是为了解决什么样的问题，比如判断社交媒体文本的情感倾向。随后，你可以采用Django框架来快速搭建Web应用程序的基础结构，利用其内置的用户认证、管理界面和数据库接口等功能。

在系统实现步骤中，首先要配置开发环境，安装Python、Django和MySQL。然后，创建Django项目和应用，设计模型（Models），在MySQL数据库中创建相应的数据表，并通过Django的ORM（对象关系映射）进行操作。

对于文本情感分析的核心功能，你需要使用Python的机器学习库如scikit-learn或TensorFlow，实现文本的预处理、特征提取和情感分类模型的训练。文本预处理通常包括分词、去除停用词、词干提取等步骤。特征提取可以使用词袋模型（Bag of Words）或TF-IDF等方法。情感分类模型可以是朴素贝叶斯、支持向量机或深度学习模型等。

在数据源方面，你可以使用公开的情感分析数据集进行模型的训练和测试，如IMDB评论数据集或Twitter情感分析数据集。在实际应用中，你可能需要收集特定领域或平台的文本数据，并建立一个高效的数据采集和处理流程。

最后，要将模型集成到Django应用中。你需要开发API接口供前端调用，处理用户输入的文本，并返回模型预测的情感结果。此外，还需要实现用户登录、文本提交、结果展示等前端界面，并与后端逻辑紧密配合。

在完成以上步骤后，进行全面的系统测试，包括单元测试、集成测试和性能测试等，确保系统的稳定性和可靠性。最终，部署上线并根据用户反馈进行优化调整。

通过以上步骤，你将能够构建出一个完整的文本情感分析系统。如果你希望深入学习更多关于如何利用Python进行机器学习、自然语言处理以及如何使用Django和MySQL构建Web应用的知识，建议参考《Python驱动的机器学习文本情感分析系统》。这本书不仅涵盖了当前问题的解决方案，还提供了更全面的知识和技巧，帮助你在文本情感分析领域不断进步。

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)