文本分析编程可以通过以下步骤进行：
环境配置
安装Python（建议使用3.8以上版本）。
安装必要的Python库，如`numpy`, `pandas`, `nltk`, `jieba`等。
对于中文文本分析，可以安装`spaCy`及其中文模型。
基础文本分析
分词：使用`jieba`或`spaCy`进行中文分词。
词性标注：使用`TextBlob`的`tags`属性或`spaCy`的`pos_`属性。
命名实体识别：使用`spaCy`的`ents`属性。
情感分析
使用`TextBlob`的`sentiment`属性或`spaCy`的语义分析功能。
依存关系分析
使用`spaCy`的依存关系分析功能。
文本清洗
去除标点符号、转换为小写、去除停用词等。
高级文本分析
主题提取：使用`LDA`等算法。
文本分类：使用`scikit-learn`等库进行机器学习分类。
实践项目
通过实际项目来应用所学知识，例如分析社交媒体文本、新闻文章等。
```python
from textblob import TextBlob
示例文本
text = "I really love this amazing Python library!"
创建TextBlob对象
blob = TextBlob（text）
获取情感极性和主观性
sentiment = blob.sentiment
print（f"情感极性： {sentiment.polarity}"）
print（f"主观性： {sentiment.subjectivity}"）
```
对于中文文本分析，可以使用`spaCy`：
```python
import spacy
加载中文模型
nlp = spacy.load（'zh_core_web_sm'）
示例文本
text = "小明今天在北京大学图书馆学习自然语言处理。"
创建Doc对象
doc = nlp（text）
分词与词性标注
for token in doc:
print（f"词语： {token.text}，词性： {token.pos_}"）
命名实体识别
for ent in doc.ents:
print（f"实体： {ent.text}，类型： {ent.label_}"）
```
通过这些步骤和示例代码，你可以开始进行文本分析编程。建议从基础开始，逐步掌握各种文本处理和分析技术，并通过实际项目来巩固所学知识。