1. os模組：這個模組提供一種方便的使用作業系統函式的方法

2. sys模組：這個模組課訪問由直譯器使用或者維護的變數和與直譯器進行互動的函式

os模組與sys模組的區別：os模組負責程式與作業系統的互動，提供訪問作業系統底層的介面；sys模組負責程式與python直譯器的互動，提供一系列的函式和變數，用於操作python執行時的環境

3.argparse模組：是用於解析命令列引數和選項的標準模組，作用是解析命令列引數。

4.numpy模組：這個模組是的python對多位陣列物件的支援：ndarray，具有向量運算能力，快速、節省時間。numpy支援高階大量的維度陣列與矩陣運算，此外也針對陣列運算提供大量的數學函式。

5.scipy模組：此模組是建立在numpy的基礎之上，用於數值運算，具有很多適用的操作，如數值積分、優化、統計、訊號處理以及影象處理功能。

6.matplotlib模組：這個模組是python的2D繪相簿，他以各種硬拷貝格式和跨平臺的互動式環境聲稱出版質量級別的圖形。

7.pillow模組：PIL(Python Imaging Library)是python一個強大方便的影象處理庫。

8.h5py模組：HDF5是一種檔案型別，這個模組是專門用來處理HDF5二進位制資料格式，可以儲存大量數值資料，並可以輕鬆地從numpy處理資料。

9.mayavi模組：完全用python編寫，不但是一個方便實用的視覺化軟體，而且可以方便的用python編寫擴充套件，嵌入到使用者編寫的python程式中，也可以快速繪製三維圖。

10.pandas模組：這個模組用於資料匯入以及整理，對資料探勘前期資料的處理工作十分有用，是為了解決資料分析任務而建立的；納入了大量庫和一些標準的資料模型，提供了高效的操作大型資料所需的工具。

11.requests模組：這個模組是一個用於訪問網路的，支援HTTP連線保持和連線池，支援使用cookoe保持回話，支援檔案上傳、自動確定相應內容的編碼等。

12.scikit-learn模組：這個模組是用來實現機器學習演算法的庫，可以實現資料預處理、分類、迴歸、降維、模型選擇扥個常用的機器學習演算法。

13.tensorboard模組：是一個視覺化工具，能夠有效的展示Tensorflow在執行過程中的計算圖、各種指標隨著時間的變化趨勢以及訓練中使用到的資料資訊。

14.tensorflow模組：是一個基於資料流程式設計的符號數學軟體庫，主要用於深度學習演算法的程式設計實現，擁有多層級的靈活結構，可部署於各類伺服器、PC端和網頁並支援GPU和TPU(Tensor Processing Unit,由谷歌打造，專為機器學習量身定做，執行每個操作所需的電晶體數量更少，自然效率更高)高效能數值計算，被廣泛應用於產品開發和各領域的科學研究。

15.flask模組：這個模組是使用python編寫的Web應用框架。

16.struct模組：這個模組主要是講某些特定的結構型別打包成二進位制流的字串然後再網路傳輸，而接受終端可以通過某種機制進行解包還原出原始的結構體資料；主要作用就是對python基本型別值與python字串格式表示的c struct型別間的轉換。

17.json模組：這個模組可以將字串形式的json資料轉換為字典，也可以將python中的字典資料轉化為字串形式的json資料。JSON十一中輕量級的資料交換格式，其廣泛應用於web伺服器和客戶端的通訊的資料格式。

18.csv模組：csv是一種很常用也非常簡潔方便的對大量資料儲存的方式，這個模組主要是對csv檔案的內容等進行處理。

19.xlrd模組與xlwt模組：xlrd(xlsx 或 xls  read)，xlwt(xlsx 或 xls  write)對Excel檔案進行處理。