在Python中，`stopwords`通常指的是自然语言处理（NLP）中用于删除文本中常见但对意义不大的词（如冠词、介词等）的集合。这些词在文本中频繁出现，但对于理解文本的总体含义贡献较小。处理这些停用词可以帮助提高文本处理的效率和准确性。
在Python中，你可以使用诸如NLTK（Natural Language Toolkit）之类的库来处理停用词。NLTK是一个广泛使用的Python库，专门用于处理人类语言数据。它提供了一个`StopWords`模块，其中包含了多种语言的停用词列表。
下面是一个使用NLTK删除文本中停用词的简单示例：
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
下载停用词列表（如果尚未下载）
nltk.download（'stopwords'）
示例文本
text = "There is a pen on the table"
获取英语停用词列表
stop_words = set（stopwords.words（'english'））
分词并删除停用词
words = nltk.word_tokenize（text）
filtered_words = [word for word in words if word.lower（） not in stop_words]
输出处理后的文本
filtered_text = ' '.join（filtered_words）
print（filtered_text）
运行上述代码将输出：```There pen on table
在这个例子中，我们首先导入了`nltk`库和`stopwords`模块，然后下载了英语的停用词列表。接着，我们对示例文本进行分词，并过滤掉了停用词，最后输出了处理后的文本