Python的數(shù)據(jù)處理庫如Pandas，Numpy等用于收集，清洗和分析用戶的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。

通過Scikit-learn，TensorFlow等庫進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。

使用Flask或Django等Web框架來創(chuàng)建個(gè)用戶友好的界面。

如SQLAlchemy或MongoDB等數(shù)據(jù)庫包用于存儲用戶的個(gè)人信息和學(xué)習(xí)記錄。

對于餐飲住宿服務(wù)，在Python中使用像BeautifulSoup或Scrapy這樣的爬蟲技術(shù)來獲取相關(guān)信息，用Matplotlib或Seaborn等庫進(jìn)行可視化展示。要處理大量圖片（菜品圖片），則可能會用到OpenCV。

至于果汁，Python可能不直接相關(guān)。但我司想進(jìn)行銷售預(yù)測或市場分析通過上述提到的數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)工具來實(shí)現(xiàn)。

是郵政快遞服務(wù)。些公司可能有API供開發(fā)者使用，這時(shí)我司就使用requests庫來調(diào)用這些API使用geopy或geocoder庫來進(jìn)行地址解析和地理編碼。