在Python中，使用NLTK（Natural Language Toolkit）库进行英文文本的分词（Tokenization）是一个相对简单的任务。以下是如何使用NLTK进行英文文本分词的步骤：

首先，确保你已经安装了NLTK库。如果没有，可以通过pip来安装：

```

pip install nltk

```

然后，你可以使用NLTK的`word_tokenize`函数来进行分词。下面是一个简单的例子：

```python

# 导入nltk的tokenize模块

from nltk.tokenize import word_tokenize

# 定义一段英文文本

text = "这是一个示例文本，用于展示如何使用NLTK进行分词。"

# 使用word_tokenize函数进行分词

tokens = word_tokenize(text)

# 打印分词结果

print(tokens)

```

word_tokenize`函数会将文本分解成单词列表。注意，这个函数是基于Penn Treebank的标准来分词的，所以它可能不会完美地处理所有的情况，比如缩写、数字等。然而，对于大多数常规用途来说，它已经足够好了。

如果你想处理更复杂的文本结构（例如标点符号或更复杂的缩写），你可能需要使用更复杂的NLP技术，例如句法解析或命名实体识别。这些技术通常需要更复杂的模型和更多的计算资源。然而，对于基本的分词任务，`word_tokenize`函数通常就足够了。