大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程量的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python编程量的解答，让我们一起看看吧。
python需要多少英文单词？
Python 是一种编程语言，它的文档和代码都是用英文编写的。但是，学习 Python 不需要掌握大量的英文单词。以下是一些关于 Python 编程中需要掌握的英文单词的数量：
Python 关键字：约 30 个单词，例如 if, else, for, while, def 等。
Python 标准库：约 1000 个单词，包括常用的模块、函数、类等。
Python 第三方库：根据具体需求而定，通常需要掌握几十到几百个单词。
总的来说，学习 Python 需要掌握的英文单词数量并不是很多，关键是掌握常用的单词和语法结构。通过不断地练习和使用 Python，可以逐渐掌握更多的单词和技能。
1. Python需要很多英文单词。
2. 因为Python是一种编程语言，它的语法和命令都是用英文单词来表示的，所以学习和使用Python需要掌握很多英文单词。
3. 在学习Python的过程中，除了掌握基本的英文单词，还需要了解和理解一些专业术语和编程概念，这些都需要通过学习英文单词来实现。
此外，阅读Python相关的文档、教程和代码也需要理解其中的英文单词，因此掌握足够的英文单词对于学习和使用Python是非常重要的。
Python是一种编程语言，它不需要特定数量的英文单词来学习和使用。然而，对于初学者来说，了解一些基本的英文单词和术语可以帮助他们更好地理解和运用Python编程语言。
以下是一些与Python编程相关的常用英文单词和术语的示例：
1. Syntax（语法）
2. Variable（变量）
3. Function（函数）
4. Loop（循环）
5. Conditional statement（条件语句）
6. List（列表）
python适合游戏编程吗？
python不适合游戏编程。
其原因有几点：
第一点，游戏引擎限制了实现的技术方案。现代游戏的开发，绝大多数情况下都要借助于游戏引擎和编辑器。而流行的游戏引擎非常有限，它们***用的编程语言自然也就被限制在那几种，如目前开发游戏经常使用的语言主要有c++、c#、c、java语言等等。
第二点，python在执行效率、多线程、内存管理方面确实存在一些瑕疵，而这些瑕疵是高性能游戏客户端很介意的，所以Python很难成为首选方案。
第三点，python执行速度慢。python是解释型语言，而解释型语言的缺点就是速度慢，功耗大。解释型语言和编译型语言的区别。使用编译器对编译语言编译后生成elf或者bin文件是计算机可以直接执行的，而解释型语言不需要编译器，它是通过解释器在程序运行时实时解释执行。
python不适合游戏编程
按照一般理解，Python主要适合写小程序，用少量的代码，快速解决一些小问题。不适合编写比较大的程序，即便连Python的创造者Guido也是这么认为的。
而几乎任何游戏，都是大程序。即便是《***》《连连看》这种"小游戏”。代码量也至少在5,6千行以上。
学Python的电脑要什么样的配置？
谢谢邀请！
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
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[_a***_]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。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
到此，以上就是小编对于python编程量的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程量的3点解答对大家有用。
