python第三方模块众多，下面我介绍一些比较实用而又有趣的模块，主要分为爬虫、数据处理、可视化、机器学习、神经网络、股票财经、游戏这7个方面，主要内容如下：1.爬虫：相信大部分人都用python爬过数据，目前来说，比较流行的框架是scrapy，对爬取数据来说，简单方便了不少，只需要自己添加少量的代码，框架便可启动开始爬取，当然，有简单地爬虫包，像requests BeautifulSoup，对于爬取简单网页来说，也足够了：2.数据处理：numpy,scipy,pandas这些包对于处理数据来说非常方便，线性代数、科学计算等，利用numpy处理起来非常方便，pandas提供的DataFrame类可以方便的处理各种类型的文件，像excel,csv等，是分析数据的利器：3.可视化：这里的包其实也挺多的，除了我们常用的matplotlib外，有seaborn,pyecharts等，可以绘制出各种各样类型的图形，除了常见的线图、饼图和柱状图外，可以绘制出地图、词云图、地理坐标系图等，美观大方，所需的代码量少，更容易上手：4.机器学习：说起python机器学习，大部分人都应该scikit-learn这个包，常见的机器学习算法，像回归、分类、聚类、降维、模型选择等，这里都有现成的代码可供利用，对于这机器学习方面感兴趣的人来说，这是一个入门机器学习的好包：5.神经网络：说起神经网络，大部分人都应该会想起深度学习，对应的就会想到谷歌目前非常流行的深度学习框架—tensorflow，tesndorflow可被用于语音识别和图像识别等众多领域，其发展前景光明，对于这方面感兴趣的科研人员来说，是一个很不错的工具，当然，有基于tensorflow的theano,keras等，都是学习神经网络的不错选择：6.股票财经：对于股票和财经比较感兴趣的朋友来说，python也提供了现成的库来获取和分析股票财经数据—tushare，tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包，可以快速的获取到国内大部分股票数据，对于金融分析人员来说，可以说是一个利器，降低了许多任务量：7.游戏：python专门为游戏开发提供了一个平台—pygame，对于想快速开发小型游戏的用户来说，是一个很不错的选择，简单易学、容易上手，脱离了低级语言的束缚，使用起来也挺方便的：目前就介绍这7个方面和对应的包，比较流行也比较实用、有趣，感兴趣的朋友，可以了解一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
python第三方模块众多，下面我介绍一些比较实用而又有趣的模块，主要分为爬虫、数据处理、可视化、机器学习、神经网络、股票财经、游戏这7个方面，主要内容如下：1.爬虫：相信大部分人都用python爬过数据，目前来说，比较流行的框架是scrapy，对爬取数据来说，简单方便了不少，只需要自己添加少量的代码，框架便可启动开始爬取，当然，还有简单地爬虫包，像requests BeautifulSoup，对于爬取简单网页来说，也足够了：2.数据处理：numpy,scipy,pandas这些包对于处理数据来说非常方便，线性代数、科学计算等，利用numpy处理起来非常方便，pandas提供的DataFrame类可以方便的处理各种类型的文件，像excel,csv等，是分析数据的利器：3.可视化：这里的包其实也挺多的，除了我们常用的matplotlib外，还有seaborn,pyecharts等，可以绘制出各种各样类型的图形，除了常见的线图、饼图和柱状图外，还可以绘制出地图、词云图、地理坐标系图等，美观大方，所需的代码量还少，更容易上手：4.机器学习：说起python机器学习，大部分人都应该scikit-learn这个包，常见的机器学习算法，像回归、分类、聚类、降维、模型选择等，这里都有现成的代码可供利用，对于这机器学习方面感兴趣的人来说，这是一个入门机器学习的好包：5.神经网络：说起神经网络，大部分人都应该会想起深度学习，对应的就会想到谷歌目前非常流行的深度学习框架—tensorflow，tesndorflow可被用于语音识别和图像识别等众多领域，其发展前景光明，对于这方面感兴趣的科研人员来说，是一个很不错的工具，当然，还有基于tensorflow的theano,keras等，都是学习神经网络的不错选择：6.股票财经：对于股票和财经比较感兴趣的朋友来说，python也提供了现成的库来获取和分析股票财经数据—tushare，tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包，可以快速的获取到国内大部分股票数据，对于金融分析人员来说，可以说是一个利器，降低了许多任务量：7.游戏：python专门为游戏开发提供了一个平台—pygame，对于想快速开发小型游戏的用户来说，是一个很不错的选择，简单易学、容易上手，脱离了低级语言的束缚，使用起来也挺方便的：目前就介绍这7个方面和对应的包，比较流行也比较实用、有趣，感兴趣的朋友，可以了解一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，IT技术目前已经形成了一个庞大的技术体系，涉及到计算机硬件研发、软件编程、网络通信、大数据、嵌入式、人工智能等诸多领域，而且IT技术自身的迭代速度也比较快，所以对于初学者来说，要想学习IT技术应该有一个系统的规划。初学者要学习IT技术，应该首先考虑自身的知识结构、能力特点和兴趣爱好，在条件允许的情况下，选择一个计算机方面的职业教育是不错的选择，而对于基础知识比较扎实的本科毕业生来说，未来要想从事IT行业，选择读研也是一个不错的学习路线。
对于一部分想通过自学的方式来学习IT技术的人来说，可以从编程语言开始学起。学习编程语言有三方面好处，其一是编程语言相对比较好学习，入门比较容易；其二是编程语言的实验环境简单，有一台电脑就可以了；其三是编程技术是打开IT技术的大门，不论未来要往大数据方向、物联网方向还是人工智能方向发展，编程语言都是重要的基础。
学习编程语言的初期尽量选择一门全场景编程语言，比如Java、Python和C#就是比较流行的全场景编程语言。从学习难度和未来发展前景两方面来看，当前选择学习Python是不错的选择，一方面Python比较简单易学，大部分人完全可以通过自学来掌握，另一方面Python未来在大数据和人工智能领域有广阔的应用空间。
最后，初学者在学习IT技术的过程中，一定要注重多做实验，实验是学习IT技术的唯一捷径。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！。
