本文系统阐述了在Python中去停用词的实践路径：以分词—归一化—过滤—复核为主线，结合NLTK、spaCy、scikit-learn、Gensim与stopwords-iso等库快速实现，辅以保护否定词与领域术语的自定义词表。文中给出代码示例与库对比表，强调以集合判断和批处理优化性能，并提出将词表版本化、A/B评估和跨团队共享的工程化方法。结合权威来源指出停用词策略需任务导向与可解释治理，最后预测在大模型时代停用词将更多服务于索引压缩与轻量化任务，配合自动化词表生成与协作平台持续迭代。