Python是一种比较流行的编程语言，它有着丰富的文本处理库。其中，文本关键字的处理在很多场景中都非常有用。下面介绍一些Python中处理文本关键字的库和方法。

1. jieba库

import jieba
text = "今天天气真好，去户外运动。"
keywords = jieba.cut(text)
for keyword in keywords:
print(keyword)

上面的代码使用jieba库对文本进行分词处理，得到了文本中的关键字。jieba库使用方便，而且分词效果较好。

2. nltk库

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库是自然语言处理领域非常著名的库，它提供了丰富的文本处理工具。这里使用nltk库的分词方法。

3. gensim库

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库是用于文本相似度计算和主题模型分析的库。这里使用gensim库中的关键字提取方法得到文本的关键字。

总的来说，Python中处理文本关键字的方法非常多。以上只是其中几个比较常用的库和方法的介绍。