Python是一种流行的编程语言，也被广泛用于自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)任务。以下是一些常用的Python库和工具，用于实现自然语言处理：

　　1. NLTK(Natural Language Toolkit)：NLTK是一个广泛使用的Python库，提供了处理文本和实施各种NLP任务的工具和数据集，包括分词、标记化、词性标注、语法分析等。

　　2. SpaCy：SpaCy是一个高效的自然语言处理库，提供了丰富的功能，如分词、命名实体识别、依存句法分析等。它具有出色的性能和易用性。

　　3. Gensim：Gensim是一个用于主题建模和文档相似性分析的库。它提供了一套简单而强大的工具，用于从文本数据中提取语义主题和计算文档之间的相似性。

　　4. TextBlob：TextBlob是一个简单易用的NLP库，提供了各种文本处理任务的功能，如分词、情感分析、语义分析等。它基于NLTK构建，并提供了更简洁的API。

　　5. NLTK和SpaCy之外，还有其他库用于词向量表示(如GloVe、Word2Vec)、机器学习和深度学习(如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch)等，这些库可以用于在NLP任务中进行特征提取、分类、实体识别等。

　　6. Stanford CoreNLP：Stanford CoreNLP是一个Java库，提供了一系列强大的NLP工具和算法，例如命名实体识别、句法分析、情感分析等。它可以通过Python的接口(如pycorenlp)与Python代码集成使用。