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Python有许多强大的实用工具，这些工具可以帮助程序员快速开发、测试和维护Python代码。以下是一些Python实用工具的详细解释和示例：

1. Jupyter Notebook：交互式编程环境，可以创建和共享文档，支持运行Python代码、Markdown文本和可视化图表。

示例：


# 在Jupyter Notebook中运行的代码
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.head()


2. PyCharm：跨平台的集成开发环境（IDE），提供代码编辑、调试、测试、版本控制等功能。

示例：


# PyCharm中运行的代码
def greet(name):
print(f"Hello, {name}!")

greet("John")


3. pipenv：虚拟环境管理器，可以为每个项目创建独立的Python环境，避免包冲突问题。

示例：


# 使用pipenv创建并激活虚拟环境
pipenv install pandas
pipenv shell

# 在虚拟环境中运行的代码
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.head()


4. requests：HTTP库，可以发送HTTP请求并处理响应。

示例：


# 使用requests发送HTTP请求并获取响应内容
import requests
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)


5. pytest：单元测试框架，可以编写和运行Python代码的自动化测试。

示例：


# 使用pytest编写和运行测试用例
def test_addition():
assert 2 + 2 == 4

def test_subtraction():
assert 5 - 3 == 2

# 运行所有测试用例
pytest