Python自然语言处理虽然功能强大，但也存在一些限制条件，主要包括：
- 性能和速度：Python是一种解释型语言，相比编译型语言如C++，在处理大量数据或执行复杂计算时可能会较慢。
- 内存管理：Python使用垃圾回收机制来管理内存，这可能导致在处理大规模数据时效率降低。
- 并发和并行支持：Python的全局解释器锁（GIL）限制了多线程并行处理的能力，这对于需要高性能计算的NLP任务是一个挑战。
- 静态类型：Python是动态类型语言，这可能导致在编译时无法捕获错误，增加了调试的难度。
- Web支持：虽然Python可以用于Web开发，但其Web支持不如其他语言如JavaScript或PHP广泛，对于需要前端开发的NLP应用可能不是最佳选择。
综上所述，Python自然语言处理在性能和速度、内存管理、并发和并行支持、静态类型以及Web支持方面存在一定的限制条件。在选择Python进行自然语言处理时，需要根据具体需求和场景权衡这些限制。