1. 首先需要准备一个英语停用词列表，可以使用nltk库提供的现成列表：

import nltk
nltk.download('stopwords') # 下载停用词列表
english_stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english') # 获取英语停用词列表

2. 然后定义一个函数，接受一个推文字符串作为参数，在函数中使用split()方法把字符串分隔成单词列表，然后使用列表推导式遍历单词列表，删除英语停用词，最后使用join()方法把单词列表拼接成字符串。

def remove_stopwords(tweet):
    tweet_words = tweet.split() # 分隔成单词列表
    cleaned_words = [word for word in tweet_words if word.lower() not in english_stopwords] # 列表推导式删除停用词
    cleaned_tweet = ' '.join(cleaned_words) # 使用join()方法拼接单词列表成字符串
    return cleaned_tweet

3. 测试一下函数是否能够正常工作：

tweet = "This is a tweet with some English stop words such as 'the', 'and', 'a'."
cleaned_tweet = remove_stopwords(tweet)
print(cleaned_tweet) # 输出："tweet English stop words 'the', 'and', 'a'."