Python都有哪些常用的模块和包？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
模块
1.定义
计算机在开发过程中，代码越写越多，也就越难以维护，所以为了编写可维护的代码，我们会把函数进行分组，放在不同的文件里。在python里，一个.py文件就是一个模块。
2.优点：
提高代码的可维护性。
提高代码的复用，当模块完成时就可以在其他代码中调用。
引用其他模块，包含python内置模块和其他第三方模块。
避免函数名和变量名等名称冲突。
python内建模块：
1.sys模块
2.random模块
3.os模块：
os.path:讲解
https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html
数据可视化
1.matplotlib :
是Python可视化程序库的泰斗，它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。
访问：
https://matplotlib.org/
颜色：
https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html
教程：
https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html
2.Seaborn：
它是构建在matplotlib的基础上的，用简洁的代码来制作好看的图表。Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
访问：
http://seaborn.pydata.org/index.html
3.ggplot：
gplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图
访问：
http://ggplot.yhathq.com/
4.Mayavi：
Mayavi2完全用Python编写，因此它不但是一个方便实用的可视化软件，而且可以方便地用Python编写扩展，嵌入到用户编写的Python程序中，或者直接使用其面向脚本的API：mlab快速绘制三维图
访问：http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html
讲解：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8
5.TVTK：
TVTK库对标准的VTK库进行包装，提供了Python风格的API、支持Trait属性和numpy的多维数组。
VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三维的数据可视化工具，它由C++编写，包涵了近千个类帮助我们处理和显示数据
讲解：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html
机器学习
1.Scikit-learn
是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具，易上手，可以在多个上下文中重复使用。它基于NumPy, SciPy 和 matplotlib，开源，可商用（基于 BSD 许可）。
访问：
讲解：https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401
2.Tensorflow
最初由谷歌机器智能科研组织中的谷歌大脑团队（Google Brain Team）的研究人员和工程师开发。该系统设计的初衷是为了便于机器学习研究，能够更快更好地将科研原型转化为生产项目。
Web框架
1.Tornado
访问：http://www.tornadoweb.org/en/stable/
2.Flask
访问：http://flask.pocoo.org/
3.Web.py
访问：http://webpy.org/
4.django
https://www.djangoproject.com/
5.cherrypy
http://cherrypy.org/
6.jinjs
http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/
GUI 图形界面
1.Tkinter
https://wiki.python.org/moin/TkInter/
2.wxPython
https://www.wxpython.org/
3.PyGTK
http://www.pygtk.org/
4.PyQt
https://sourceforge.net/projects/pyqt/
5.PySide
http://wiki.qt.io/Category:LanguageBindings::PySide
科学计算
教程
https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#
1.numpy
访问
http://www.numpy.org/
讲解
https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805
2.sympy
sympy是一个Python的科学计算库，用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题
访问
https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide
讲解
https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41
解方程
https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html
3.SciPy
官网
https://www.scipy.org/
讲解
https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621
4.pandas
官网
http://pandas.pydata.org/
讲解
https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html
5.blaze
官网
