Python 是一种非常适合进行自然语言处理（NLP）的编程语言，因为它有许多强大的库和工具可供使用。以下是一些使用 Python 进行自然语言处理的步骤和常用的库：

**步骤一**： 了解你的任务。你需要知道你想要解决的问题是什么，比如词性标注、分词、命名实体识别、文本分类等等。

**步骤二**： 选择适当的 Python 库。Python 有许多用于 NLP 的库，如 NLTK（Natural Language Toolkit）、spaCy、Gensim 等。这些库提供了各种 NLP 任务所需的算法和工具。

**步骤三**： 准备数据。你需要准备一些训练数据来训练你的模型。这些数据可以是文本文件、CSV 文件或者其他格式的文件。

**步骤四**： 使用 Python 和所选的 NLP 库进行数据处理和建模。下面是一个简单的使用 NLTK 进行分词的例子：

```python

import nltk

from nltk.tokenize import word_tokenize

# 下载 NLTK 的 Punkt 分词器模型

nltk.download('punkt')

text = "这是一个测试文本。"

tokens = word_tokenize(text)

print(tokens) # 输出：['这', '是', '一个', '测试', '文本', '。']

```

**步骤五**： 评估和优化模型。你需要评估你的模型的性能，看看它是否达到了你的期望。如果没有，你需要优化你的模型或者调整你的数据处理方法。

以下是一些常用的 Python NLP 库及其用法：

1. **NLTK（Natural Language Toolkit）**：这是一个非常流行的 Python NLP 库，提供了大量的 NLP 工具和算法，如分词、词性标注、命名实体识别等。

2. **spaCy**：这是一个功能强大的 NLP 库，支持多种语言，包括英语、德语、法语等。它提供了许多高级的 NLP 功能，如词向量、命名实体识别、依存句法分析等。

3. **Gensim**：这是一个用于主题建模和语义分析的库，常用于生成词向量和 LDA 主题模型等任务。

4. **jieba**：这是一个针对中文的 NLP 库，提供了中文分词、关键词提取等功能。如果你需要处理中文文本，这个库可能会很有用。

5. **StanfordNLP**：这是一个基于 Java 的 NLP 工具包，但是也提供了 Python 的接口。它支持多种语言和多种任务，如分词、词性标注、依存句法分析等。

除了上述的步骤和库之外，你还需要了解一些 NLP 的基本概念和原理，如语义理解、依存句法分析等。这些概念和原理将帮助你更好地理解和使用 NLP 工具和算法。