要使用Python编写一个文本分类器进行情感分析，你可以遵循以下步骤。这里，我们将使用一个流行的库——`NLTK`（Natural Language Toolkit）以及`scikit-learn`来创建一个基本的分类器。我们将主要聚焦于如何对英文文本进行情感分析。

**第一步：数据准备**

首先，你需要准备一些训练数据来训练你的分类器。对于情感分析，你通常需要大量的标注过的文本数据，例如，“正面”、“负面”的句子。你可以使用一些开源的数据集如IMDb电影评论、Amazon评论等。

**第二步：预处理**

在进行任何机器学习任务之前，通常需要对文本数据进行预处理。这包括清理、标准化和分词等步骤。在Python中，你可以使用NLTK和spaCy等库进行这些操作。

```python

from nltk.tokenize import word_tokenize

from nltk.corpus import stopwords

def preprocess_text(text):

# 分词、清理、删除停用词等预处理步骤...

tokens = word_tokenize(text)

filtered_tokens = [token.lower() for token in tokens if not token.is_stopword()]

return filtered_tokens

```

**第三步：特征提取**

对于文本分类任务，你需要将文本转换为数值形式。这通常通过词袋模型（Bag of Words, BOW）或TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等特征提取技术完成。在Python中，你可以使用`scikit-learn`的`TfidfVectorizer`来实现这一点。

```python

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

vectorizer = TfidfVectorizer()

X_train = vectorizer.fit_transform(preprocess_text(train_data)) # 假设train_data是你的训练数据列表

```

**第四步：训练分类器**

现在你可以使用你选择的分类器（如SVM、逻辑回归、随机森林等）来训练你的模型了。在Python中，你可以使用`scikit-learn`中的`SVM`或`LogisticRegression`等模型。

```python

from sklearn.svm import SVC

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix

# 假设y_train是你的标签列表（正面/负面）

clf = SVC() # 或者其他分类器如LogisticRegression()等

clf.fit(X_train, y_train) # 训练模型

```

**第五步：评估和优化**

一旦你训练了你的模型，你可以使用测试集来评估它的性能。这包括计算准确率、召回率、F1分数等指标。根据评估结果，你可以尝试调整你的模型参数或使用其他技术来优化你的性能。

这只是一个基本的文本情感分析流程。在实践中，你可能需要更多的步骤和考虑更多的因素，例如更复杂的预处理步骤、更高级的特征提取技术、使用深度学习模型等。同时，注意收集并准备足够多的高质量标注数据是成功进行情感分析的关键。