Python作為一門程序開發語言，在文本處理方面也擅長自如。文本挖掘是Python應用最為廣泛的領域之一，在Python應用開發中也廣泛使用文本挖掘的相關技術。在Python中，有很多文本挖掘包供開發者使用。

1.nltknltk是Python文本處理中最廣泛使用、最流行的文本挖掘包之一。它是Natural Language Toolkit的縮寫，最開始是由史坦福大學的研究者開發的。nltk包擁有文本處理、情感分析、信息抽取、命名實體識別、主題建模等功能，其中自帶大量數據集與語料庫，能直接使用這些已經分類好的數據，可以最快的上手實踐。
2.gensimgensim是一款專門用于實現主題模型的Python庫，具有高效、快速、功能強大等優點。用于處理文本數據，并構建文本向量、最大權重矩陣等模型。gensim提供了一種簡單的方法來構建主題模型，從而挖掘出數據集中的一些關鍵信息和特征。它支持包括LSI和LDA等多種主題模型，并且可以輕松地在文本分類、相似度比較等方面取得極好的效果。
3.scikit-learnscikit-learn是一款用于機器學習的Python庫，它支持許多機器學習的算法和工具，并且支持從數據集中提取文本特征，通常用于文本分類的實現，比如針對中文情感分析的應用。
4.PyTextRankPyTextRank是由Python編寫的提取文本關鍵詞的工具，它可以將文本轉換為圖的形式，然后使用PageRank算法提取出文本中最重要的關鍵詞，這些關鍵詞可以幫助我們更好的理解文本，同時也為我們提供了有用的信息。

Python文本挖掘包豐富多樣，開發者可以根據自己的需求來選擇相應的工具。通過使用這些文本挖掘包，可以將復雜的自然語言數據轉化為機器可以處理的數字形式，從而幫助我們更好地理解和分析大量的文本數據。