用python写使⽤⽜顿法（切线法）寻找⽅程在区间[0,1] 上的根，不存在则返回失败信息。注意，⽜顿法需要⽤到导函数my_df(x)

牛顿法是一种数值求解方程的方法，它通过迭代逼近函数零点附近的一个切线，找到近似的根。在Python中，我们可以编写一个函数来实现这个过程。首先，假设我们有一个已知的函数f(x)，它的导数是my_df(x)，我们需要满足以下步骤：

def my_df(x):  # 这里是你提供的导函数定义
    pass

def newton_raphson(f, df, x0=0, tol=1e-6, max_iter=100):
    """
    使用牛顿法寻找方程的根
    :param f: 函数f(x)
    :param df: 导函数df(x)
    :param x0: 初始猜测值，默认为0
    :param tol: 精度阈值，默认为1e-6
    :param max_iter: 最大迭代次数，默认为100
    :return: 根，如果找到；'Failed'，如果超过最大迭代次数或达到精度限制
    """
    x = x0
    for _ in range(max_iter):
        fx = f(x)
        if abs(fx) < tol:  # 如果函数值接近0，认为找到根
            return x
        dx = -fx / df(x)  # 计算新的搜索方向
        if abs(dx) < tol or dx == 0:  # 边界条件，防止除以零
            return 'Failed'
        x += dx  # 更新猜测值
    return 'Failed'

# 要使用的函数f(x)和导函数my_df(x)需要你自己提供，这里仅展示如何调用该函数
root = newton_raphson(your_function, your_df, [0, 1])  # 替换your_function和your_df为实际函数

请确保`your_function`和`your_df`已经实现了相应的计算，并且适用于给定的区间[0, 1]。如果你的函数在该范围内有实根，上述代码会尝试寻找并返回根；如果没有实根或者无法收敛，将会返回'Failed'。