在Python中导入停用词表通常是为了在进行文本处理时过滤掉一些常见的、对分析没有帮助的词汇。以下是使用jieba库导入停用词表的步骤和示例代码：
下载停用词表文件：
首先需要下载一个包含中文停用词的文本文件，通常以`.txt`格式存储。
读取停用词表文件：
使用Python的`codecs`模块打开停用词文件，并读取内容。
将停用词转化为列表格式：
将读取到的停用词内容转化为Python列表。
使用停用词表进行文本处理：
在分词时，过滤掉列表中的停用词。
示例代码如下：
导入必要的库import jiebaimport jieba.analyseimport codecs指定停用词文件的路径stoplist_path = './stopword.txt'读取停用词文件内容with codecs.open（stoplist_path, encoding='utf-8'） as f:stoplist = [line.strip（） for line in f]对文本进行分词text = '北京附近的租房'segs = jieba.cut（text, cut_all=False）过滤掉停用词filtered_segs = [word for word in segs if word not in stoplist]输出过滤后的分词结果for seg in filtered_segs:print（seg）
以上代码展示了如何使用jieba库的`analyse`模块来处理文本，并过滤掉指定的停用词。如果你使用的是其他库，步骤可能会有所不同，但基本思路是类似的：读取停用词表、转化为列表、在分词过程中过滤停用词。