在Python中实现中文分词可以使用多种方法，包括使用现成的分词工具或库，或者使用自定义的方法。以下是一些常用的中文分词工具和库：

1. **jieba分词工具**

`jieba` 是一个流行的中文分词工具，具有优秀的分词准确率和丰富的功能。你可以通过`pip`安装它：

```

pip install jieba

```

然后使用它进行分词：

```python

import jieba

sentence = "这是一个需要分词的句子。"

words = jieba.lcut(sentence) # 使用精确模式进行分词

print(words)

```

2. **使用基于深度学习的模型**

除了`jieba`之外，还有一些基于深度学习的模型如`HanLP`、`THULAC`等可以用于中文分词。这些模型通常具有更高的准确率，但需要更多的计算资源。你可以根据需要选择合适的模型。

3. **自定义分词方法**

你也可以使用自定义的规则或算法进行分词。例如，你可以基于字符间的相似性、语法规则等设计自己的分词策略。这通常需要更深入的知识和大量的训练数据。对于简单的任务，这可能是一个过度复杂的选择，但对于复杂的任务或特定领域的分词，这可能是一个更好的选择。

4. **使用其他NLP库**

除了`jieba`之外，还有一些其他的NLP库如`SnowNLP`、`LTP`等也可以用于中文分词。这些库通常提供了更多的功能，如词性标注、命名实体识别等。你可以根据你的需求选择合适的库。

5. **注意事项**

* 分词的结果可能会受到语言模型的训练数据、模型复杂度、使用的算法等因素的影响。因此，在选择分词工具时，你应该考虑你的具体需求和可用资源。

* 在某些情况下，你可能需要结合多种方法或工具来获得更好的分词结果。例如，你可以先使用一个快速的但不太准确的分词工具进行初步的分词，然后再使用更准确的工具进行后处理或校正。

* 对于某些特定的任务（如命名实体识别、关键词提取等），你可能需要使用更高级的NLP技术或工具。