Python是一種比較流行的編程語言，它有著豐富的文本處理庫。其中，文本關鍵字的處理在很多場景中都非常有用。下面介紹一些Python中處理文本關鍵字的庫和方法。

1. jieba庫

import jieba
text = "今天天氣真好，去戶外運動。"
keywords = jieba.cut(text)
for keyword in keywords:
print(keyword)

上面的代碼使用jieba庫對文本進行分詞處理，得到了文本中的關鍵字。jieba庫使用方便，而且分詞效果較好。

2. nltk庫

import nltk
text = "Today is a good day. Let's go out for a walk."
tokens = nltk.word_tokenize(text)
for token in tokens:
print(token)

nltk庫是自然語言處理領域非常著名的庫，它提供了豐富的文本處理工具。這里使用nltk庫的分詞方法。

3. gensim庫

from gensim.summarization import keywords
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog. An apple a day keeps the doctor away."
kw_list = keywords(text).split('\n')
for keyword in kw_list:
print(keyword)

gensim庫是用于文本相似度計算和主題模型分析的庫。這里使用gensim庫中的關鍵字提取方法得到文本的關鍵字。

總的來說，Python中處理文本關鍵字的方法非常多。以上只是其中幾個比較常用的庫和方法的介紹。