在Python中实现中文分词和词性标注，我们可以使用一些现有的库来完成。以下是两个常用的库：jieba和HanLP。

首先，安装必要的库。在命令行中运行以下命令：

```bash

pip install jieba

pip install hanlp

```

下面是如何使用这些库的步骤：

1. 中文分词：

jieba 库是一种很好的中文分词工具，支持精确模式、全模式和搜索引擎模式等多种分词模式。

使用 jieba 进行分词的示例代码如下：

```python

import jieba

text = "我爱北京天安门"

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

print("分词结果：", "/ ".join(seg_list))

```

2. 词性标注：

HanLP 是一个基于深度学习的自然语言处理库，支持中文分词、词性标注等功能。

使用 HanLP 进行词性标注的示例代码如下：

```python

from hanlp import HanLP

text = "我爱北京天安门"

seg_result = HanLP.seg(text) # 使用 HanLP 分词并进行词性标注，默认模型对部分实词具有标记

print("词性标注结果：", " ".join([word.key + " - " + str(tag) for word, tag in zip(seg_result, [p.value for p in [hanlp.rst('动词')]] if len(word) > 0])) if len(seg_result) > 0 else "未找到内容")

```

这里，`HanLP.seg` 方法首先对文本进行分词，并同时进行词性标注。结果中每个词的格式为“词 - 词性”。注意，这里我们假设了 HanLP 的默认模型对部分实词具有标记，这可能需要根据实际情况进行调整。如果需要更详细的词性标注信息，可以参考 HanLP 的文档或使用其他工具。

以上就是使用 Python 实现中文分词和词性标注的基本步骤。这些步骤可能会根据你的具体需求和使用的工具进行一些调整。同时，如果你需要更复杂的自然语言处理任务（如命名实体识别、句法分析等），你可能需要使用更复杂的模型或工具。