在Python中处理中文自然语言，需要用到一些专门处理中文文本的库，例如jieba、SnowNLP、HanLP等。以下是一个基本的处理流程和步骤：

1. 安装所需的库

在Python中，可以使用pip来安装所需的库。例如，安装jieba库：

```shell

pip install jieba

```

2. 读取和处理中文文本

读取中文文本的代码和其他语言一样，可以直接用Python内置的open函数打开文件或者使用read()函数读取字符串。

在处理中文文本时，需要先进行一些预处理，例如分词、去除停用词等。可以使用jieba等库来实现这些操作。

以下是一个使用jieba进行分词的示例：

```python

import jieba

text = "这是一段中文文本。"

words = jieba.lcut(text) # 使用jieba进行分词

print(words)

```

3. 文本特征提取和情感分析等高级处理

对于更高级的文本处理任务，如文本特征提取、情感分析等，可以使用SnowNLP、HanLP等库。这些库提供了更丰富的功能，可以根据具体任务来选择合适的库和算法。

例如，使用SnowNLP进行情感分析：

```python

from snownlp import SnowNLP

text = "这是一段非常满意的评论。"

s = SnowNLP(text) # 创建SnowNLP对象

print(s.sentiments) # 输出情感分析结果，返回一个介于-1到1之间的值，表示情感倾向

```

4. 训练和使用中文自然语言处理模型

如果需要进行更复杂的自然语言处理任务，如命名实体识别、机器翻译等，需要使用深度学习等技术。这时需要使用一些深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，以及一些预训练的中文自然语言处理模型。这些模型可以在相应的框架或库中下载和使用。具体实现方式取决于具体任务和需求。

总之，在Python中处理中文自然语言需要选择合适的库和算法，并进行适当的预处理和后处理。对于更复杂的任务，需要使用深度学习等技术进行训练和使用模型。