给定一篇英文文章，使用Python的NLTK库计算并输出其中最常见的10个单词。

一篇英文文章的字符串，例如：“The quick brown fox jumps over the lazy dog.”
以下是一个在 Python 中使用 NLTK 库计算并输出英文文章中最常见的10个单词的示例代码:

``` python
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from collections import Counter

article = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
tokens = word_tokenize(article.lower())
frequency_dist = nltk.FreqDist(tokens)
most_common_words = Counter(frequency_dist).most_common(10)

for word, frequency in most_common_words:
    print(word, frequency)
```

输出:

```
the 2
quick 1
brown 1
fox 1
jumps 1
over 1
lazy 1
dog 1
. 1
```

在这个例子中，我们使用了 NLTK 库中的 `word_tokenize` 函数将文章分词为单词列表，然后用 `FreqDist` 函数计算每个单词出现的频率，最后使用 `Counter` 类的 `most_common` 方法找到最常见的10个单词。