python程序如何运行 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。

MATLAB在逐渐被Python淘汰吗？

MATLAB和python不在同一级别。MATLAB是面向算法本身和仿真本身的产品。如果不是运行效率，那就要看是谁写的程序了。Matlab充电库更新的原因在于它的运行。比如及时5g更新NR库，如果你用Python写这个东西，不是不可能写的，只是时间、完整性、运行效率，这些都很难保证。毕竟，MATLAB的背后是一支强大的科学家团队来负责算法，一支强大的工程师团队来完成实现，最后给大家一个简单易用的函数它可以通过使用的方法来实现。每个人都做他们擅长的事。

学Python的电脑要什么样的配置？

感谢您的邀请

！作为IT行业从业者和计算机专业教育者，让我回答这个问题。

首先，如果您从学习Python语言本身的角度出发，您不需要配置太高的计算机。普通办公电脑完全可以满足要求，或者大部分在售笔记本电脑都可以满足基本的学习要求。

但是，学习Python通常必须有明确的学习方向。不同的学习方向在计算机配置上仍有一些具体的要求。目前Python的主要学习方向包括web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发，其中大数据开发和人工智能开发对计算机配置仍有一定的要求。

大数据领域的发展通常对计算机内存有更高的要求。一个重要原因是，大数据平台通常对内存有更高的要求。很多大数据平台至少需要8g内存，而一些商业大数据平台对内存的要求更高。因此，如果你想学习Python，从事大数据开发，就需要配置一个内存，计算机越大越好。另外，对于初学者来说，通常需要通过虚拟机在自己的计算机上构建伪分布式集群，这对内存容量提出了更高的要求。

人工智能的发展通常需要一个强大的GPU，所以如果你想学习Python进行机器学习（深度学习）、计算机视觉等方面的开发，就必须配备一个更好的显示卡，这样会大大提高实验速度。另外，人工智能的发展方向对CPU和内存也有一定的要求。

最后，在硬盘的配置上，最好选择速度更快的固态盘，而且容量不需要太大。

为什么Python效率这么低，还这么火？

在许多情况下，性能不是瓶颈。大约80%的应用程序不需要高性能。

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

巧合的是，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。

Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？

对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转用Python进行机器学习的人，我想谈谈我的看法。

首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。

那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。

Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。

好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？

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