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

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。

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。

python可以做界面吗，怎么做？

库。

接下来，我们使用Tkinter库来实现一个简单的加法、减法、乘法和除法计算器。首先，效果图如下：

上面的计算器基本实现了简单的加、减、乘、除运算，其源代码也非常简单，可以分为以下几个步骤。

python到底怎么使用？

Python是一种脚本编程语言，支持多种平台。Win、Linux和Mac操作系统都支持它。至于环境，可以根据官网教材下载相应系统的安装包或二进制文件，并设置环境变量。你需要自己学习Py的基础知识。在开始编写爬虫程序和其他程序之前，最好先学习基础知识。爬虫程序通常是对特定数据进行爬网的程序。

JAVA和PYTHON哪个更难？不是计算机专业的学生适合学哪个？

感谢您的邀请

！从编程语言本身的复杂性来看，Java比python更复杂，但python也可以编写非常复杂的程序。

Java语言是一种纯面向对象编程语言，具有严格的语法要求。同时，Java是一种典型的静态语言，也就是说，Java不允许未定义的赋值。因此，java代码有更多的模式（仪式）内容，包括一些复杂的定义过程。另外，Java对抽象有很高的要求。学习Java实际上就是学习Java如何完成抽象。

Python编程语言是脚本语言和面向对象语言的结合。Python不仅具有脚本语言的简单性，而且具有面向对象语言的灵活性，因此受到了广大程序员的欢迎。比如广为流传的“人生苦短，我用蟒蛇”就是一个比较生动的比喻。

对于非计算机专业的学生来说，由于Python语言易学，而且Python开发环境相对容易搭建，所以学习Python是一个不错的选择。

Python有很多应用领域，如web开发、大数据开发、大数据分析、机器学习、自然语言处理等。不同的领域需要掌握不同的知识结构，所以在学习python之前最好先确定一个学习方向。

虽然不同方向的学习内容不同，如Hadoop、spark等大数据开发学习内容，numpy、SciPy、Matplotlib等机器学习掌握的内容，但基本部分的内容是统一的，如列表、元组、字符串、函数、OO编程等，异常处理、数据库开发、网络基础开发等内容（我在头条）我写了一系列关于学习python的文章，想学习的学生可以阅读。

最后，学习Python需要大量的实验。

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