自然语言处理（NLP）是一个非常广泛的领域，涉及到许多不同的技术和方法。Python是一种非常流行的语言，用于编写NLP程序。以下是一些步骤和技巧，可以帮助你开始使用Python编写NLP程序：

1. **选择合适的库**：Python有许多强大的库和框架，可以帮助你进行自然语言处理。一些常用的库包括NLTK（Natural Language Toolkit）、spaCy、Gensim、scikit-learn等。这些库提供了各种NLP任务所需的工具和算法，如分词、词性标注、命名实体识别、文本分类等。

2. **学习基础知识**：在开始编写NLP程序之前，你需要了解一些基础知识，如词汇学、语法学、语义学等。此外，你还需要了解一些基本的编程知识，如Python语法和基本的数据结构。

3. **预处理文本数据**：在进行自然语言处理之前，通常需要对文本数据进行预处理。这包括分词、去除停用词、词干提取等步骤。你可以使用Python的字符串和正则表达式函数来完成这些任务。

4. **训练和评估模型**：对于一些复杂的NLP任务，如命名实体识别或情感分析，你可能需要使用机器学习或深度学习模型。这些模型通常需要大量的训练数据。你可以使用Python的机器学习库（如scikit-learn或TensorFlow）来训练和评估模型。

5. **编写代码**：一旦你熟悉了NLP的基本概念和所需的库，你就可以开始编写代码了。你可以使用Python的IDE（如PyCharm或Jupyter Notebook）来编写和运行你的代码。

6. **调试和优化**：在编写代码的过程中，你可能会遇到各种问题。使用Python的调试工具（如pdb）可以帮助你找到并解决问题。此外，你还可以通过优化你的代码和模型来提高性能和准确性。

7. **测试和验证**：在完成你的NLP程序后，你需要进行测试和验证以确保其性能和准确性。你可以使用一些公开的数据集来测试你的程序，并与其他人的结果进行比较。

8. **持续学习和改进**：NLP是一个不断发展的领域，新的技术和方法不断出现。因此，你需要持续学习和改进你的知识和技能以保持竞争力。

总之，使用Python编写自然语言处理程序需要一定的基础知识和经验。但是通过选择合适的库、学习基础知识、预处理文本数据、训练和评估模型以及持续学习和改进，你可以成功地编写出高效的NLP程序来解决各种问题。