Python 可以在多种环境中运行，以下是一些常见的 Python 环境：

　　Python 解释器(CPython)：CPython 是官方的 Python 解释器，它是使用 C 语言实现的，是默认的 Python 解释器，可以直接在终端中运行 Python 代码。

　　Jupyter Notebook/JupyterLab：Jupyter 是一个交互式计算环境，可以创建和共享包含实时代码、文本、图像等的笔记本。Jupyter Notebook 和 JupyterLab 都支持 Python 代码的编写和运行，并提供了丰富的展示和交互功能。

　　PyCharm：PyCharm 是一种集成开发环境(IDE)，专门用于 Python 开发。它提供了代码编辑器、调试器、自动补全、版本控制等功能，可以帮助开发者更高效地编写和调试 Python 代码。

　　Visual Studio Code：Visual Studio Code 是一种轻量级的开发工具，提供了丰富的插件生态系统和功能扩展，支持多种编程语言，包括 Python。通过安装相应的插件，可以在 Visual Studio Code 中进行 Python 开发。

　　Anaconda：Anaconda 是一个开源的 Python 发行版，它包含了 Python 解释器以及许多常用的科学计算和数据分析库。Anaconda 提供了一个管理环境和包的工具，可以方便地安装和管理 Python 环境及其相关库。

　　除了上述常见的 Python 环境外，还有其他一些专门针对特定领域和用途的 Python 环境，如机器学习和数据科学领域常用的 TensorFlow、PyTorch 等库提供的环境。此外，还有一些在线的 Python 运行环境，如 repl.it、Colab 等，可以直接在浏览器中编写和运行 Python 代码。

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