图：内容概览。注：本文内容由实验楼搜集、整理自Github，实际项目版权归原作者所有。
贝多芬写完《第九交响曲》后说：it's done；耶稣在被处死前说：it is done；《指环王》结尾摧毁魔戒后Frodo说：it's done! 我整理完这6个Python工具后，深吸一口气说：成了。
上一期入口：10个不到500行代码的超牛Python项目
6. Python Tutor
简介： 如果你不知道代码在内存中是如何运行的，不妨把它拷贝到Tutor里可视化执行一遍，加深理解。
简介：就像一个草稿本，能将文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，以 Web 页面的方式展示。它是数据分析、机器学习的必备工具。
4. Skulpt
简介：Skulpt 是一个用 Javascript 实现的在线 Python 执行环境，它可以让你轻松在浏览器中运行 Python 代码。使用 skulpt 结合 CodeMirror 编辑器即可实现一个基本的在线Python编辑和运行环境。
3. Pycharm
简介：PyCharm 除了拥有一般IDE具备的功能，还提供了一些很好的功能用于 Django 开发，同时支持 Google App Engine，更酷的是，PyCharm 支持 IronPython。
2. Anaconda
简介：Python 虽好，可总是会遇到各种包管理和 Python 版本问题，特别是 Windows 平台很多包无法正常安装，为了解决这些问题，Anaconda 出现了，Anaconda 包含了一个包管理工具和一个Python管理环境，同时附带了一大批常用数据科学包，也是数据分析的标配。
1. IPython
简介：用了它之后你就不想再用自带的 Python shell 了，IPython 支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多实用功能和函数，同时它也是科学计算和交互可视化的最佳平台。
【关于技术清单】技术清单是由实验楼整合、梳理的一系列知识点合辑；每辑都有MD，PDF和思维导图多样呈现，并提供下载。本期为Python系列，包含5篇精选清单，下载方式如下：
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