Python 是一种非常强大的编程语言，有很多库可以用于文本处理和分析。以下是一些常用的 Python 库：

1. **NLTK（Natural Language Toolkit）**：NLTK 是 Python 中最流行的自然语言处理库之一，它提供了大量的文本处理和分析工具，包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等。

2. **Pandas**：Pandas 是一个强大的数据处理和分析库，它可以用于文本数据的处理和清洗。Pandas 提供了丰富的数据结构和数据分析工具，如 DataFrame、Series 等。

3. **spaCy**：spaCy 是一个开源的深度学习框架，主要用于自然语言处理任务。它提供了很多文本处理和分析功能，包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。

4. **Re**：正则表达式是文本处理中常用的工具之一，Python 的内置模块 re 提供了强大的正则表达式功能。

5. **jieba**：jieba 是中文文本分词的常用库，它支持精确模式、全模式和搜索引擎模式等多种分词方式。

6. **TfidfVectorizer**：这是一个用于文本特征提取的库，它可以将文本数据转换为 TF-IDF 向量形式，方便进行机器学习等任务。

7. **gensim**：gensim 是一个用于主题模型和词向量模型的库，它提供了很多算法和工具，如 LDA、Word2Vec 等。

8. **Gensim Tutorial & Collections**：这是一个针对大规模数据集的集合处理工具集，可以帮助用户轻松地进行数据清洗、分析和挖掘。

这些库在文本处理和分析中具有不同的用途和功能，用户可以根据具体需求选择适合自己的库。