一、数据科学与Python生态

Jupyter Notebook

开源Web应用，支持Python、R、Julia等语言，集成代码、输出、可视化于一体，适合数据分析和学术写作。

Python交互式解释器

基础工具，适用于快速测试代码片段和调试。

IPython

Python增强版解释器，提供自动补全、历史记录等高级功能，适合科研和教学。

RStudio

R语言专用IDE，集成数据可视化、调试工具，适合统计分析和建模。

二、网页开发与交互设计

HTML/CSS/JavaScript

基础工具，需配合浏览器调试工具使用，适合网页交互开发。

PywebIO

用Python实现网页应用，无需编写前端代码，支持实时交互功能。

Processing

基于Java的可视化编程环境，适合艺术装置和交互设计。

三、硬件交互与物联网

Arduino IDE

开源硬件开发平台，支持C/C++编程，适合Arduino等微控制器项目。

Raspberry Pi

单板电脑，可运行Python、C++等语言，支持传感器数据采集和网络交互。

LabVIEW

专业系统设计工具，用于数据采集、信号处理等硬件交互场景。

四、设计工具（辅助交互设计）

Sketch

界面设计工具，通过插件（如Craft）可添加交互功能。

Adobe XD

支持原型设计和交互效果添加，适合产品界面设计。

Figma

基于云端的协作设计工具，支持实时预览和团队协作。

五、其他工具

JupyterLab：

Jupyter的进阶版本，集成Notebook、终端、调试器等，提升开发效率。

Visual Studio Code：支持Python、JavaScript等语言，集成调试和扩展插件。

选择建议：

数据科学/Python开发：优先选Jupyter Notebook或RStudio；

网页/交互设计：考虑PywebIO或Processing；

硬件项目：选择Arduino IDE或Raspberry Pi；

设计工作：使用Sketch或Adobe XD。