當下，資料從業者大多需要掌握python語言，更準確的說要學會使用python提供的一些主流第三方庫。考慮眼下正值金三銀四的找工作最佳時機，現將個人曾經歷過的一道面試真題做以分享，具有一定的代表性。
面試題：日常工作中常用的python第三方庫有哪些？
問題解析：這在很多資料崗位面試中很可能會遇到的一道題，筆者在去年的面試中就曾遇到過。表面來看，回答本題並不難，甚至常常如實回答就能說出許多python中資料相關的第三方庫，但實際上面試官可能更想透過求職者的回答了解其對資料處理各流程的理解和掌握情況，良好的回答不僅能原原本本的體現求職者的技術深度，更能表現出良好的邏輯思維以及對資料處理流程的理解。
1）資料採集。python做資料採集的方式有很多，比如python爬蟲常用於從web頁面獲取一些結構化的資料。而在python爬蟲過程中，常用的第三方資料庫如下
2）資料讀寫。資料讀寫主要是涉及資料庫及檔案互動的部分庫。常用的資料庫也無非就是那麼幾種，包括：
3）資料分析與處理。從這裡開始進入到python資料處理的主要環節，也是真正考察python資料分析技能的重點。常用的資料處理庫包括：
4）資料視覺化。資料分析和處理的重要環節是資料視覺化，往往也是決定自己工作***壞的關鍵環節。可用於輸出視覺化圖表的python庫有很多，例如基於numpy的matplotlib，基於matplotlib的seaborn，基於echarts的pyecharts等等，當然還有很多其他可選的庫，但個人最常使用的還是這三個。
5）資料探勘。在簡單的資料分析之後，往往要進入到統計學習和資料探勘階段，或者用更專業的術語講，叫機器學習。也正是得益於機器學習的盛行，python語言才有了不斷發展壯大的今天。用python做機器學習，主要是以下幾個常用的庫：
以上就是依據資料分析和處理的各個環節中常用的python第三方庫，面試時可以圍繞上述階段劃分思路予以拓展分析回答，在實際工作中也足以支援大部分內容。
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