树莓派python编程 跑python用ThinkPad好还是MacBook好？

跑python用ThinkPad好还是MacBook好？

运行python，那绝对是最好的服务器操作系统，找一本方便安装Linux的书。

我认为这个问题的主要目的应该是开发python。如果是Python开发，我们也应该看看开发方向。如果是网络爬虫和服务器后端编程，使用Windows系统还是更快更容易的。

如果您想进行一些机器学习和人工智能，您可能需要在将来应用GPU，并找到一个具有强大GPU性能的笔记本作为备份。当然，那时笔记本可能跟不上你，你还需要一个工作站。

不管你怎么看，Python和MAC都不是最好的选择。虽然MAC系统是基于Linux的，但Python并不适合。

树莓派c和python哪个好？

你好，我是明业正白。我很高兴为你回答。树莓派是一种微型计算机，通常安装在Linux操作系统上。当然，据说windows10也可以安装。您想问在raspberry pie的操作系统环境下，哪种语言更适合开发应用程序？我建议用Python可以更好，它的开发效率高，资源丰富。C开发稍微复杂一些。但本质上，两者都很好。当你使用它们时，也许你会同时使用它们，因为有些应用程序是开源的，你不需要自己开发它们。把源代码拉下来编译就行了。但是，源代码可以是C或python。比较专业的理科知识，欢迎关注我。如果你喜欢我的回答，也请给我表扬或转发，你的鼓励是支持我写下来的动力，谢谢。

树莓派，Arduino python他们几个的关系和具体应用在那些方面，尽量解释的傻瓜点？

Arduino可与树莓派搭配使用。单靠Arduino也能起到控制作用，但不够灵活。Raspberry pie支持更高级的语言，比如python，这使它更容易实现。我还没用过Arduino。我最近一直在查资料。我去弄一个来控制车子。只是个玩具。我已经用了几个月树莓派了。因为我熟悉ubutnu，Debian的raspberry pie操作系统也很容易使用。它主要用于上网、观看视频、作为Linux服务器工作，偶尔也用于计算。超频后，覆盆子派真的很快。但是，不建议频繁超频，这可能会损坏SD卡。

如何在树莓派上安装python和GPIO库？

不同的操作系统有不同的命令来安装GPIO。本文以raspberry pie的官方操作系统raspbian为例说明如何安装GPIO库。

raspbian中安装了两个Python版本2.7.3和3.2.2。python2的安装包。X将以Python作为前缀，而python3的安装包。X将以Python作为前缀。

要在Python 2中安装GPIO库，需要输入以下命令：

sudo apt get install Python-rpi.gpi密码子3要安装GPIO库，需要输入以下命令：

sudo apt get install python3-rpi.gpio文件

python可以控制硬件吗？为什么？

是的，现在我正在公司做一个与创客教育相关的产品，使用micropypthon和esp32。我在开发过程中总结的一些东西都写在我的博客上，我可以用搜索引擎搜索e-maker阵营，里面有我写的相关文章。幸运的是，我最近也在学习Python。

这是苹果官方网站的截图。别想12英寸的MacBook。毕竟，你不能买电脑来编程。你需要其他用途。

所以一般来说，基本上锁定Pro系列是可以的，但毕竟需要考虑使用周期，所以最好优先考虑新的MacBook系列。现在如果你有学生证，你仍然可以享受很大的折扣。前两天，我的朋友买了一个比其他电子商务平台上的官方网站便宜得多的专业版，所以你可以去看看。

在苹果，13英寸MAC系列基本上可以满足您的需求。这是容量的问题。您需要自己评估，但如果您购买icloud服务，128GB应该可以满足您的需求。如果不是，可以考虑256gb。至于触摸条和触摸ID，这取决于您的需要。实际上，它们不是很有用。

还有15英寸。不用说，它的优点是性能足够强大，但也足够昂贵和沉重。如果你是个女孩的话，它不适合携带。

因此，结合预算和性能，建议使用MacBook Pro 13英寸128GB型号。

谢谢。

想买个MacBook来编程，主要是Python。多大内存合适？SSD多大够用？

谢谢

！因为Python具有强大的数据爬网分析能力。

例如，使用C语言爬网数据和分析相关算法需要一个月的时间。奇迹来了！用Python只需要半天或几个小时就可以解决。

这并不夸张，因为Python有很多封装库、现成的算法包和爬虫工具。

一个成功的人必须是在巨人的肩膀上工作的人。例如，有人以前使用过算法。在水平项目中，我们不需要实现算法，只需直接调用它。Python的最大优点是我们可以更好、更完美地站在巨人的肩膀上。

如果您有任何问题，请留言。更有趣的内容可以关注我的微信公众号：视觉学习算法。关注后回复【学习】，获取1000g程序员的全栈信息。

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