（1）根据所学专业的发展热点和面向对象程序设计-Python程序设计基础课程所学的知识内容编写一个程序并进行介绍；

非常感谢您的提问。根据您的要求，我可以为您介绍一个基于Python语言开发的简单程序，该程序可以实现对输入的文本进行情感分析，判断其是正面情感、负面情感还是中性情感。

该程序的开发涉及到了Python语言基础、自然语言处理、机器学习等知识领域。具体实现过程如下：

1. 数据准备

我们需要准备一个大型的文本数据集，包含正面、负面和中性情感的文本样本。这些样本可以从互联网上的公共数据集中获取，例如IMDB电影评论数据集、Yelp商家评论数据集等。我们还需要使用Python的Pandas库来读取和处理这些数据。

2. 特征提取

在进行情感分析之前，我们需要对文本进行特征提取，将文本转化为可以供机器学习算法处理的特征向量。我们可以使用Python的scikit-learn库中的文本特征提取器，例如CountVectorizer和TfidfVectorizer，将文本转化为词袋表示或TF-IDF表示。这些特征向量可以用于训练情感分类器。

3. 模型训练

我们可以使用Python的scikit-learn库中的朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等机器学习算法来训练情感分类器。我们将特征向量和对应的情感标签输入到算法中进行训练，并对测试数据进行验证。通过调整模型参数和特征提取方式，我们可以不断优化模型效果。

4. 情感分析

在模型训练完成后，我们可以将新的文本输入到模型中进行情感分析。程序将自动提取文本的特征向量，并使用训练好的分类器来预测文本的情感。

以上就是该程序的实现过程。通过该程序，我们可以实现对文本情感的自动分析，这在社交媒体、电商平台等场景中具有广泛的应用价值。