line_profiler：（代码性能分析）
使用方法：链接
codecs：（Python内置的编码库）
数据分析与挖掘领域: 引自博客:这里
因为他有很多这个领域相关的库可以用，而且很好用，比如Numpy、SciPy、Matploglib、Pandas、ScikitLearn、Keras、Gensim等，下面简单介绍下：
1）Numpy，它给Python提供了真正的数组功能，包括多维数组，以及对数据进行快速处理的函数，Numpy还是更多高级扩展库的依赖库，比如后续的Scipy、Matplotlib、Pandas等，都一样；
2）Scipy，他让Python成了半个MATLAB，Scipy提供了真正的矩阵类型，及其大量基于矩阵运算的对象和函数，他包括的功能包括最优化、线性代数、积分、插值、你和、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理与图像处理、常微分求解方程和其他科学与工程中常用的计算；Scipy依赖于Numpy；
3）Matplotlib，对于Python来说，Matplotlib是最著名的绘图库，主要是二维绘图，当然，也可以支持一些简答的三围绘图；
4）Pandas，他是Python下最强大的数据分析和探索工具，没有之一。他包含的高级的数据结构和精巧的工具，使得在Python中处理数据非常快速和简单，Pandas构建在NumPy之上，他使得以Numpy为中心的应用很容易使用，Pandas的名称来自于面板数据（Panel Data）和Python数据分析（Data Analysis），他最初被作为金融数据分析工具而开发出来，由AQR Capital Management公司于2008年4月开发出来，并与2009年底开源；
他的功能非常强大，支持类似于SQL的数据增删改查，并且带有丰富的数据处理函数，支持时间序列分析，支持灵活处理确实数据等。Pandas其实很复杂， 够单独写一本书，如果对他有兴趣可以看看Pandas主要作者之一 WesMcKinney写的《利用Python进行数据分析》一书。
5）StatModels，Pandas着眼于数据的读取、处理和探索，而StatsModels则更加注重数据的统计建模和分析，他使得Python有了R语言的味道。StatModels支持与Pandas的数据交互，因此，他与Pandas结合，成为了Python下强大的数据挖掘组合；
6）Scikit-Learn，这是一个和机器学习有关的库，他是Python下强大的及其学习工具包，他提供了完善的及其学习工具箱，包括：数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等。他依赖于NumPy、SciPy、Matplotlib等；
7）Keras，他是用来搭建神经网络的，他并非简单的神经网络库，而是一个基于Theano的强大的深度学习库，利用它不仅仅可以搭建普通的神经网络，还可以搭建各种深度学习模型，如自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等。由于它是基于Theano的，速度相当快。
8）Theano，他也是一个Python库，他是由深度学习专家YoshuaBengio带领的实验室开发出来的，用来定义、优化和高效地解决多维数组对应数学表达式的模拟估计问题。他具有高效地实现符号分解、高度优化的速度、和稳定性等特点，最重要的是还实现了GPU加速，是的密集型数据的处理速度是CPU的十倍；
9）Gensim，topic modelling of humans，他主要用来处理语言方面的任务，如文本相似度计算、LDA、Word2Vec等，这些领域的任务往往需要比较多的背景知识，通常的情况是：研究这方面的读者已经不需要我再多说什么，而不研究这方面的读者，在这里也说不清楚。