在Python中提取文本关键词并进行情感分析需要几个步骤。这通常涉及使用NLP（自然语言处理）工具和技术，比如关键词提取、词频统计、以及情感分析工具等。

下面是一个简单的流程，以及如何使用Python实现这个流程的示例：

### 步骤 1: 安装必要的库

首先，你需要安装一些Python库来帮助你完成这个任务。其中最常用的是`jieba`（用于中文分词和关键词提取）、`wordcloud`（用于生成词云）、`snownlp`（用于情感分析）等。

你可以使用pip来安装这些库：

```bash

pip install jieba wordcloud snownlp

```

### 步骤 2: 读取和预处理文本

读取你的文本文件或字符串，并进行必要的预处理，如去除标点符号、停用词等。

```python

with open('your_text_file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:

text = f.read()

# 预处理（例如去除标点符号等）

import re

text = re.sub('[^\w\s]', '', text) # 移除非字母、数字和空格的字符

```

### 步骤 3: 关键词提取

使用`jieba`进行关键词提取。

```python

import jieba.analyse

keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10) # 提取前10个关键词

```

### 步骤 4: 情感分析

使用`snownlp`进行情感分析。这个库可以分析文本的情感倾向，但请注意它可能不适用于所有语言和所有情境。

```python

from snownlp import SnowNLP

s = SnowNLP(text) # 创建SnowNLP对象

sentiment = s.sentiments # 获取情感倾向值，范围通常在-1（非常负面）到1（非常正面）之间。

```

### 步骤 5: 可视化（可选）

你可以使用`wordcloud`库来生成词云，以更直观地展示关键词。这有助于你快速了解文本中哪些词汇最为突出。

首先，你需要将关键词列表转换为适合生成词云的格式。然后，使用`wordcloud`库来生成词云。

### 注意事项：

* 不同的文本和上下文可能需要不同的预处理和关键词提取方法。你可能需要根据你的具体需求调整这些步骤。

* 情感分析是一个复杂的任务，依赖于大量的训练数据和算法。上述的`snownlp`库可能无法完全满足你的需求，你可能需要更复杂的模型或工具来进行更准确的分析。此外，不同语言和文化背景下的情感表达和识别也是一个需要考虑的因素。