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Python運(yùn)行環(huán)境主要有以下幾種：
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1、CPython
CPython是Python的默認(rèn)實(shí)現(xiàn)，也是最廣泛使用的實(shí)現(xiàn)，它是用C語(yǔ)言編寫(xiě)的，可以在多種平臺(tái)上運(yùn)行，如Windows、macOS和Linux，CPython提供了許多功能，如垃圾回收、內(nèi)存管理和異常處理。
2、Jython
Jython是一個(gè)將Python代碼編譯成Java字節(jié)碼的編譯器，它允許Python程序員在Java虛擬機(jī)（JVM）上運(yùn)行Python代碼，Jython的主要優(yōu)點(diǎn)是可以與Java庫(kù)無(wú)縫集成，這使得Python程序可以利用Java生態(tài)系統(tǒng)中豐富的庫(kù)和框架。
3、IronPython
IronPython是一個(gè)基于.NET Framework的Python實(shí)現(xiàn)，它可以在Windows平臺(tái)上運(yùn)行，并允許Python程序員使用.NET庫(kù)和框架，IronPython的主要優(yōu)點(diǎn)是可以與C#和其他.NET語(yǔ)言無(wú)縫集成，這使得Python程序可以利用.NET生態(tài)系統(tǒng)中豐富的庫(kù)和框架。
4、PyPy
PyPy是一個(gè)用Python編寫(xiě)的Python解釋器，它的性能優(yōu)于CPython，因?yàn)樗褂昧思磿r(shí)編譯（JIT）技術(shù)，PyPy還支持許多高級(jí)功能，如垃圾回收和內(nèi)存管理，PyPy的主要優(yōu)點(diǎn)是可以提高Python程序的性能，但可能與一些C擴(kuò)展不兼容。
5、RubyPython
RubyPython是一個(gè)將Python代碼編譯成Ruby字節(jié)碼的編譯器，它允許Python程序員在Ruby虛擬機(jī)（MRI）上運(yùn)行Python代碼，RubyPython的主要優(yōu)點(diǎn)是可以與Ruby庫(kù)無(wú)縫集成，這使得Python程序可以利用Ruby生態(tài)系統(tǒng)中豐富的庫(kù)和框架。
6、Python for .NET
Python for .NET是一個(gè)將Python代碼編譯成.NET字節(jié)碼的編譯器，它允許Python程序員在Windows平臺(tái)上運(yùn)行Python代碼，Python for .NET的主要優(yōu)點(diǎn)是可以與C#和其他.NET語(yǔ)言無(wú)縫集成，這使得Python程序可以利用.NET生態(tài)系統(tǒng)中豐富的庫(kù)和框架。
7、Numerical Python
Numerical Python（NumPy）是一個(gè)用于科學(xué)計(jì)算的Python庫(kù)，它提供了許多高性能的數(shù)學(xué)函數(shù)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如數(shù)組和矩陣，NumPy的主要優(yōu)點(diǎn)是可以大大提高Python程序的數(shù)值計(jì)算性能。
8、SciPy
SciPy是一個(gè)用于科學(xué)計(jì)算的Python庫(kù)，它建立在NumPy之上，提供了許多高級(jí)功能，如優(yōu)化、插值和信號(hào)處理，SciPy的主要優(yōu)點(diǎn)是可以大大提高Python程序的科學(xué)計(jì)算性能。
9、Pandas
Pandas是一個(gè)用于數(shù)據(jù)處理和分析的Python庫(kù)，它提供了許多數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如DataFrame和Series，以及許多數(shù)據(jù)處理和分析功能，Pandas的主要優(yōu)點(diǎn)是可以大大提高Python程序的數(shù)據(jù)處理和分析性能。
10、Matplotlib
Matplotlib是一個(gè)用于繪制圖表和可視化數(shù)據(jù)的Python庫(kù)，它支持許多圖表類(lèi)型，如折線(xiàn)圖、散點(diǎn)圖和柱狀圖，Matplotlib的主要優(yōu)點(diǎn)是可以大大提高Python程序的數(shù)據(jù)可視化性能。
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