在Python中，可以使用多个模块来实现神经网络，其中最常用的是以下几个模块：
1. TensorFlow：由Google开发的深度学习框架，提供了丰富的神经网络相关的功能和工具。
2. Keras：一个高级神经网络API，可以在多个深度学习框架上运行，包括TensorFlow、Theano和CNTK等。
3. PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供了动态图的支持，使得模型的构建和调试更加灵活。
4. scikit-learn：一个机器学习库，提供了一些基本的神经网络模型，如多层感知机（MLP）等。
这些模块都提供了丰富的功能和工具，可以用于构建、训练和评估神经网络模型。选择哪个模块取决于你的需求和个人偏好。
神经网络的实现可以使用Python或Spark进行。Python具有广泛的机器学习和深度学习库，如TensorFlow和PyTorch，方便构建和训练神经网络模型。
Spark则适用于大规模分布式计算，可以处理大规模数据集。选择哪种工具取决于你的需求，如果是小规模数据或快速原型开发，Python是个不错的选择；而对于大规模数据或需要分布式计算能力，Spark可能更适合。