作为一名高级小编，我们经常需要进行文本处理，而使用Python是一个非常高效和实用的方法。而如果你是一名Mac用户，那么恭喜你，因为你已经有了一款自带Python环境的电脑——MacBook。
MacBook上自带的是Python 2.7，虽然这已经不是最新版本的Python，但在文本处理中完全足够使用。不过如果你有需要使用更高版本的Python，也可以使用Homebrew等软件包管理器将其安装在MacBook上。
在使用自带Python进行文本处理之前，你需要打开终端并输入python命令，这将开启Python环境。接下来我们来看看如何进行文本处理。
1. 文件读写
在Python中，我们可以使用open函数来打开一个文件，并用read方法读取其中的内容。例如，下面的代码将打开example.txt文件，并将其中的内容打印出来。
```
file = open(example.txt, r)
print(file.read())
file.close()
```
其中r表示以读取模式打开文件。如果你想要写入文件，那么可以将r改为w表示写入模式。
2. 文本分词
文本处理中常常需要进行分词操作，将一段文本拆分成一个一个的单词或者短语。在Python中，可以使用nltk等第三方库来进行分词。
下面的示例将使用nltk对一个句子进行分词：
```
import nltk
nltk.download()
sentence = Hello, how are you?
tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
print(tokens)
```
其中，nltk.download()是下载必要的分词数据。
3. 正则表达式
正则表达式是文本处理中非常常用的工具，它可以用来匹配某种模式的文本。Python中自带的re模块可以用来处理正则表达式。
下面的示例将使用正则表达式匹配所有由数字和字母组成的单词：
```
import re
sentence = Hello, how are you? 123
words = re.findall(w+, sentence)
print(words)
```
其中w+表示匹配一个或多个由数字或字母组成的字符。
4. 自然语言处理
自然语言处理是一种将计算机和人类语言结合的技术，它可以用来解决文本处理中的一些问题，例如语义分析和文本分类等。
在Python中，可以使用nltk等第三方库来进行自然语言处理。下面的示例将使用nltk进行一个简单的情感分析：
```
import nltk
nltk.download(vader_lexicon)
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
sentence = I love this product, it is amazing!
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
print(sia.polarity_scores(sentence))
```
其中，vader_lexicon是一个自然语言处理数据集，SentimentIntensityAnalyzer是一个用来进行情感分析的工具。polarity_scores方法将返回一个包含正向情感程度、负向情感程度和情感强度的字典。
总结：
在MacBook上使用自带Python进行文本处理非常实用且方便。我们可以通过文件读写、文本分词、正则表达式和自然语言处理等方法来完成各种文本处理任务。无论是对于小型数据集的分析，还是大规模的数据挖掘，Python都是一款绝佳的工具。
