在Python编程的世界里，有许多功能强大的软件工具，它们可以帮助开发者、数据科学家和研究人员更高效地完成工作。当您问“python软件叫什么”时，这里为您介绍几款在Python社区中广受欢迎的软件。
一、Python解释器（PythonInterpreter）
1.1.Python解释器是Python编程语言的核心，它允许开发者编写和执行Python代码。常见的Python解释器有CPython、PyPy、Jython和IronPython等。
二、集成开发环境（IntegratedDevelopmentEnvironment，IDE）
2.1.PyCharm：由JetBrains公司开发，是Python社区中最受欢迎的IDE之一，提供强大的代码编辑、调试和测试功能。
2.2.VSCode：微软推出的轻量级代码编辑器，通过安装Python插件，可以成为功能强大的PythonIDE。
三、包管理器（PackageManager）
3.1.pip：Python的包管理器，用于安装、升级和卸载Python包。
3.2.conda：由Anaconda团队开发的包管理器，支持Python和R语言，适用于科学计算和数据分析。
四、版本控制系统（VersionControlSystem，VCS）
4.1.Git：一款分布式版本控制系统，广泛应用于开源项目，Python项目也常常使用Git进行版本管理。
4.2.Mercurial：另一种流行的版本控制系统，与Git类似，但更加轻量级。
五、数据可视化工具
5.1.Matplotlib：Python中最常用的数据可视化库，可以创建各种静态、交互式图表。
5.2.Seaborn：基于Matplotlib构建的高级可视化库，提供丰富的内置图表和高级定制功能。
六、机器学习库
6.1.Scikit-learn：Python中最受欢迎的机器学习库，提供多种机器学习算法和工具。
6.2.TensorFlow：Google开发的端到端开源机器学习框架，适用于深度学习项目。
七、数据分析库
7.1.Pandas：Python数据分析库，提供强大的数据结构和数据分析工具。
7.2.NumPy：Python科学计算的基础库，提供多维数组对象和一系列数学函数。
八、Web开发框架
8.1.Django：一个高级PythonWeb框架，遵循MVC设计模式，适用于快速开发Web应用。
8.2.Flask：一个轻量级的Web框架，适用于快速开发Web应用和API。
九、自动化测试工具
9.1.unittest：Python内置的单元测试框架，用于编写和运行测试用例。
9.2.pytest：一个成熟的全功能测试框架，提供丰富的断言库和插件系统。
十、代码质量检查工具
10.1.flake8：一个遵循PEP8编码规范的代码风格检查工具。
10.2.Pylint：一个强大的Python代码质量检查工具，可以检测出代码中的错误、风格问题和不一致的代码。
Python软件种类繁多，涵盖了从编程语言解释器到各种库和框架，满足了不同领域的开发需求。掌握这些软件，将有助于您在Python编程的道路上更加得心应手。