在Python中有許多強大的自然語言處理庫，如NLTK（Natural Language Toolkit）、spaCy和TextBlob等。這些庫用于文本預處理、詞性標注、命名實體識別、情感分析等各種任務。

在Python案例教程中設計些關于自然語言處理的實際問題，引導學生使用這些工具進行解決。通過NLTK構建個簡單的聊天機器人，或者通過spaCy進行文本分類和信息提取。

在數(shù)碼印刷方面，Python用來自動化些重復的任務，如批量處理圖像文件、生成打印報告等在教程中提供些示例代碼，讓學生了解如何使用Python來提高工作效率。

在國際物流代理方面，Python用于數(shù)據(jù)挖掘和分析。編寫Python腳本來抓取運費數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)分析工具（如Pandas和Matplotlib）來可視化和理解這些數(shù)據(jù)。Python用于構建物流跟蹤系統(tǒng)，自動獲取和更新包裹的狀態(tài)信息。

在垃圾分類處理方面，Python用于圖像識別和深度學習。訓練個深度學習模型來識別不同類型的垃圾，用Python腳本來控制機械臂進行分類。這個案例展示Python在人工智能領域的用潛力。