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，还有简单的爬虫包，像requests+BeautifulSoup，对于爬取简单网页来说，也足够了：

模板与策略的概念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：

周二多语言 wordcloud 背景概念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：

办公大楼

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：

设置8个可编辑的赌场图标。包括葡萄、骰子、柠檬等符号。可用于 web、移动、Ui 和图表设计。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。

最后，小编还为大家准备了全套的Python自学教程资料，希望对大家有所帮助。

学习大纲

第一阶段：编程语言入门

编程基本知识：变量、数据类型、控制语句、容器、函数和文件操作。

第二阶段：面向对象

Python面向对象机制，常用设计模式。通过坦克大战游戏体会面向对象开发的优势

第三阶段：高并发编程

运用多进程、多线程，以及Phon中的协程，解决大型互联网企业必须面对的核心问题—高并发问题

第四阶段：Mysql数据库

程序员必备技能——数据库。重点掌握：数据库设计思想、SQL语言。

第五阶段：项目实战

利用数据库存储歌单的音乐播放器项目；电商公司的在线购物平台项目；坦克大战游戏。

第六阶段：Linux环境编程基础

Linux和虚拟机环境配置、 Linux常用命令、 Linux用户和权限管理、 Linux安装软件。

第七阶段：Python内存管理

内存管理、生成器、函数式编程、正则表达式。

第八阶段：网页编程基础

HTML5、CSS样式、 JavaScript、 Jquery

第九阶段：网络爬虫技术

扛工具、爬虫开发常用模块、数据提取与验证码识别、 Scrap框架简介与配置、

Scrap框架高级、爬虫数据存储、动态数据抓取、分布式爬虫。

教程分享小编为大家准备了一些python的学习教程和PDF格式的python电子书籍，希望可以帮助到大家。

本视频的主要特色：

1.循序渐进，由浅入深为了方便学员学习，本视频首先让学员了解Python的历史和特点，通过具体的例子逐渐把学员带入Python的世界，掌握Python语言的基本要点以及基础类库、常用库和工具的使用。

2.技术全面，内容充实本视频在保证内容使用的前提下，详细介绍了Python语言的各个知识点。同时，本视频涉及的内容非常全面，无论从事什么行业的学员，都可以从本视频中找到可应用Python与本行业的地方。

3.代码完整，详解详尽对于视频中的每个知识点都有一段示例代码，并对代码的关键点进行了注释说明。每段代码的后面都有详细的分析，同时给出了代码运行后的结果。学员可以参考运行结果阅读源程序，加深对程序的理解。

本视频如何学习？

本视频共分为25章，为了方便大家的学习，我们对各章节做简要说明。

第一章：讲解Python能做什么、Python的特征和优势、Python环境的搭建等内容。

第二章：讲解Python的语法知识，深入了解Python的编码规则、变量和常量的声明及使用、数据类型、运算符和表达式。通过本章的学习，学员能掌握Python编码的一些规范及一些基本概念。

第三章：讲解Python中的控制语句、循环语句以及一些习惯用法，结合示例讲解了Python结构化编程的要点。

第四章：讲解Python的内置数据结构（列表、元祖、字典、集合）。根据使用习惯分别介绍了这些内置数据结构的特点以及区别。

第五章：讲解Python中函数的概念。重点介绍了Python的函数的定义、调用、传参、递归函数等内容。

第六章：讲解面向对象程序设计，重点讲解如何实现面向对象的三大特性及设计模式。

第七章：讲解Python中的模块、包的概念，重点讲解了模块的导入及使用。

第八章：讲解Python对异常的处理、异常的捕获和抛出、自定义异常等内容。

第九章：讲解Python对文件的基本操作，包括文件的创建、读写、删除、复制。重点讲解了pickle序列化、处理JSON格式的数据。

第十章：讲解正则表达式的概念以及re模块处理正则表达式。

第十一章：讲解Python中进程和线程的概念。主要的内容包括进程和线程的创建及管理。重点讲解了多线程环境下数据同步。

第十二章：讲解Python中和网络编程相关的内容，包括使用TCP/UDP协议实现服务器端和客户端的通信。

第十三章：讲解Python自带的GUI开发库Tkinter的基本组件及其使用方法，并给出每种组件的详细示例代码。

第十四章：讲解坦克大战游戏详细实现。用一个游戏项目将前面的基础知识做了串联，让大家了解项目开发的全流程。

第十五章：讲解Python数据库开发方面的知识，重点讲解了SQLite数据库和MySQL数据库。数据库技术是实现动态软件技术的必要手段，因此掌握数据库开发是非常必要的。

第十六章：协程和异步IO。本章讲解了线程、进程和协程的优缺点、协程的概念、协程的创建、协程阻塞、协程嵌套和并行与并发的概念。

第十七章：算法。本章通过实例引导让大家知道为什么要有算法，重点讲解了算法效率衡量、常见的排序算法（冒泡、选择、插入、快速、归并）和查找算法（顺序查找法、二分查找法）。

第十八章：数据结构。本章主要讲解了常见的几种数据结构，包括顺序表、链表、栈、队列和二叉树，并对不同存储结构和相应算法的分析对比。

第十九章：函数式编程和高阶函数。本章主要讲解了什么是函数式编程、常用高阶函数（map、reduce、filter、sorted）、匿名函数、闭包装饰器及偏函数的应用。

第二十章：本章讲解Numpy数组创建、索引切片、拼接和一些通用函数。Numpy是一个非常强大的科学计算库，为学习数据科学、人工智能打下一定基础。

第二十一章：本章讲解Matplotlib的基本使用方法，通过对本章的学习，可以对Matplotlib的基本使用方法有一个全面的了解，进而对大多数数据进行可视化。

第二十二章：本章讲解图像处理的功能。通过使用Pillow库，可以方便地使用Python程序对图片进行处理，例如常见的尺寸、格式、色彩、旋转等处理。

第二十三章：本章讲解语音识别技术。通过本章学习可以将人类的语言内容转换为相应的文字和文字转换为语音。

第二十四章：本章讲解OpenCV基本使用，并完成在图片中检测一张人脸是谁的过程。

第二十五章：本章讲解TensorFlow框架基本使用，并给出线性回归和手写数字识别示例的详细代码。

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