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  • 学习Python一定要使用类Unix环境,因为Python是开源生态,很多库在类Unix环境下运行很好,如果在Windows上,有时候安装就很麻烦,特别是带c/c++编译的原生库(动态链接库)的,有时候为了安装一个程序库,你可能还要...

    学习Python一定要使用类Unix环境,因为Python是开源生态,很多库在类Unix环境下运行很好,如果在Windows上,有时候安装就很麻烦,特别是带c/c++编译的原生库(动态链接库)的,有时候为了安装一个程序库,你可能还要事先安装vc的编译工具。

    不过这都是两年以前的事了。在Win 10的某个版本之后,通过启用WSL (windows subsystem for Linux)技术,windows上也有了融合式体验的Linux,无须切换即可同时使用两种操作系统,性能上也比使用虚拟机或者docker更高效。因此,为Python开发选择笔电,已经不需要考虑操作系统差异了。现在无论是Mac还是Windows,都是优秀的Python开发平台。

    当然,如果使用Windows电脑,必须开启WSL。关于如何在Windows下启用WSL,安装部署Python开发平台,你可以参考我的这篇文章:

    考虑到你的另外两个需求:不玩游戏

    数据分析

    第一条要求意味着既可以选择Mac电脑,也可以选择不带独立显卡的Windows笔记本电脑(不带独显,可以降低成本,增加续航时间)。

    第二个要求,使用Python进行数据分析,这就对电脑的CPU、硬盘和内存提出要求了。我们知道,一个Python进程在任何时候都只能使用一个CPU核,要提高计算性能,就只能使用更高主频的CPU;使用Python进行数据分析的话,我们一般使用numpy, pandas和sklearn。这里pandas和sklearn对内存要求比较高,所以建议16G起步。

    由于进行数据分析,你可能还要处理和暂存大量的数据,所以建议硬盘512G起步,最好1TB。

    根据上面的分析,我从预算由低到高,给出三个选择:ThinkPad X13。这一款是最新的7nm工艺,使用AMD的 R7处理器,可以睿频到4.2GHz,从处理器性能上来看非常强劲,很适合做数据处理。使用集成显卡,既省电,又不浪费。标配版16G内存和512G硬盘,如果数据存储量大,也可以升级到1T版。这款快充功能也很强大,一小时能充满80%的电量。现在的价格大概是5800左右。ThinkPad X13 yoga,Intel 10代i7处理器,最高睿频到4.9Ghz,只有4核处理器,运行Python一点不浪费。这一款带翻转触摸屏,非常适合给他人演示数据。现在的价格大概是9000左右。2019款Macbook Pro,根据预算,可以选择低配的9代i7,16G内存,硬盘512G,大约1.8万。如果预算允许,CPU可以升级到9代i9,硬盘升级到了1T,价格是2.3万左右,但这款机器可以使用较长的时间了。

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  • 参加Python培训的时候,学员们需要自备学习设备,也就是电脑,很多人因为之前没有接触过这个行业,所以会问:学习Python需要配备什么电脑?为大家解读一下。从学习Python语言自身的角度出发,并不需要配备提高的电脑...

    参加Python培训的时候,学员们需要自备学习设备,也就是电脑,很多人因为之前没有接触过这个行业,所以会问:学习Python需要配备什么电脑?为大家解读一下。

    从学习Python语言自身的角度出发,并不需要配备提高的电脑,普通的办公电脑就能满足我们的日常需求;换个说法,目前大部分在售的笔记本电脑都可以满足基本的学习需求。

    当然,学习Python往往都需要一个比较明确的学习方向,不同的学习方向,对电脑的配置上还是具有一定特殊要求的。目前Python主要学习方向分为:Web开发、大数据开发、数据分析、人工智能、游戏开发等,其中大数据开发、人工智能领域对于电脑的配置有一定要求。

    数据方面通常对电脑的内存有较高的要求,一个重要的原因是因为大数据平台通常对于内存的要求较高,不少大数据平台对于内存的要求至少是8G,还有一些商用的大数据平台对内存要求会更高,所以说从事Python数据方面的工作,需要配置一个内存较大的电脑。

    人工智能领域的话,通常对CPU有要求,需要较高的CPU,所以想要学习Python进行机器学习、计算机视觉等方面的工作,一定要配备一个好一点的显示卡,可以提升运行速度;另外,人工智能对于CPU和内存也有一定的要求。

    在硬盘的配置上,最好选择速度更快的固态硬盘,容量不需要太大。

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  • 所以总的来说,你要你觉得电脑起来不卡顿,后续学习python都没有什么太大的问题。但是回到题目推荐电脑的话题,我可以按照预算给你推荐一下:预算3000或者是3000以下:强烈推荐台式机优势:性能强,很多时候...

    看了前面的很多答案,说的都挺有道理

    因为python这个语言在我们常用的电脑上面都能够运行

    按操作系统来:windows、linux、macos 运行都没有问题

    32位或者是64位的系统都是支持的。

    所以总的来说,你要你觉得电脑用起来不卡顿,后续学习python都没有什么太大的问题。

    但是回到题目推荐电脑的话题,我可以按照预算给你推荐一下:预算3000或者是3000以下:

    强烈推荐台式机

    优势:性能强,很多时候能够碾压5000左右的笔记本

    缺点:不方便携带

    (所以3000预算以上,没有携带的需求,可以优先考虑台式机)

    所以,如果你是决定在家学习,没有其他的考虑,我觉得一个台式机都够了,我之前在京东上面看到了这款:【戴尔Vostro 3471-R13N8R】戴尔(DELL)成就3471 英特尔酷睿i3 高性能 商用办公 台式电脑整机(i3-9100 8G 1T 四年上门 WIFI)21.5英寸【行情 报价 价格 评测】-京东​item.jd.com

    i3九代+8G内存+1T硬盘+键盘鼠标+21寸的显示器 秒杀2800

    用它来学习python完全没有任何问题。

    2. 预算3000-8000左右:

    推荐ThinkPad

    优势:键盘手感笔记好,打字太久手不会累

    缺点:相同的配置下thinkpad 偏贵

    工程师们很多都很偏爱Thinkpad,方方正正的设计感觉很棒

    【这里插一个个人经历】

    几年前我自己准备买一个笔记本的时候,看中了thinkpad 的T250,当时的价格6000左右,觉得有点贵,最终没买,买了一款当时的华硕的超薄本,从此后悔了一年。

    thinkpad的种类挺多的,主要可以这样区分:

    E系列

    E系列很一般,不推荐买

    T系列算是中端,很多人用,推荐

    X系列高端本,但是价格都是1W+

    所以可以根据自己的预算在T系列中选择一款,内存尽可能大一点就行。

    如果觉得JD价格太高,也可以看看淘宝。

    3. 预算8000以上:

    推荐macbook pro

    优势:对编程非常友好,很多程序员使用

    缺点:略贵

    比如这个老款的macbook pro 不到8000【AppleMacBook Pro】Apple Macbook Pro 13.3【无触控栏】Core i5 8G 128G SSD 深空灰 笔记本电脑 轻薄本 MPXQ2CH/A【行情 报价 价格 评测】-京东​item.jd.com

    如果预算更多的话,可以考虑16寸的macbook pro,体验很棒。

    但是如果还是习惯使用Windows系统,也可以考虑雷蛇笔记本。个人觉得在高端笔记本里面,雷蛇的做工,无人能出其右。

    比如这款:【雷蛇灵刃潜行版】雷蛇(Razer)灵刃13潜行竞技版 水银版 13.3英寸轻薄窄边框笔记本电脑(i7-1065G7 16G 256G PCIE )【行情 报价 价格 评测】-京东​item.jd.com

    最后,如果是打算学习python来做人工智能(AI),可以优先考虑带有英伟达显卡(gtx,显存>=4G)的笔记本,能够帮助自己在训练模型的时候加速不少。

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  • 学python用什么电脑

    千次阅读 2019-10-16 01:02:29
    学python用什么电脑? 首先,如果从学习Python语言自身的角度出发,并不需要配置太高的电脑,普通的办公电脑就完全能够满足要求,或者说目前大部分在售的笔记本电脑都能够满足基本的学习要求。 但是,学习Python...
      

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    学python用什么电脑?

    首先,如果从学习Python语言自身的角度出发,并不需要配置太高的电脑,普通的办公电脑就完全能够满足要求,或者说目前大部分在售的笔记本电脑都能够满足基本的学习要求。

    但是,学习Python往往都要有一个比较明确的学习方向,不同的学习方向,在电脑的配置上还是具有一些特定要求的。目前Python主要的学习方向包括Web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发等领域,其中大数据开发和人工智能开发领域对于电脑的配置还是有一定要求的。

    大数据领域的开发通常对于电脑的内存有较高的要求,一个重要的原因是大数据平台通常对于内存的要求就比较高,不少大数据平台对于内存的要求至少是8G,而一些商用的大数据平台对于内存的要求会更高,所以要想学习Python从事大数据开发,则要配置一个内存大一些的电脑,越大越好。另外,对于初学者来说,通常要在自己的电脑上通过虚拟机来搭建伪分布式集群,这对于内存的容量就提出了更高的要求。

    人工智能领域的开发通常需要较强的GPU,所以如果要学习Python进行机器学习(深度学习)、计算机视觉等方面的开发,一定要配备一个好一点的显示卡,这会明显提升实验的运行速度。另外,人工智能方向对于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硬盘,容量上并不需要太大。


    如果大家如果在学习中遇到困难,想找一个Python学习交流环境,可以加入我们的Python学习圈,点击我加入吧,会节约很多时间,减少很多遇到的难题。

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