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编程电脑性能的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python编程电脑性能的解答，让我们一起看看吧。
使用python编写上位机程序合适吗?运行速度如何？
合适。运行速度一般。
Python还是一种脚本语言，用Python能写出来的代码，可以快速运行，不需要编译操作。
还有一部分原因来自于人工智能，人工智能火，Python是最适合人工智能的编程语言，同时Python语法简洁清晰，简单易学，运行速度非常快，具有强大的库，可移植性，解释性，面向对象，可扩展。
不同的编程语言都打包成exe执行，速度是不是都一样？为什么？
答案当然是不一样，具体原因涉及到编译原理，下面详细解释一下。
一种是编译型的语言，典型代表就是C/C++,编译型语言会将程序代码直接转换为可在特定机器上运行的二进制（机器语言）程序，它的特点是运行速度快，但是编译需要较长时间，编译后的程序无法运行。
还有一种是解释型语言（可以细分，比如基于本地的解释器，如Basic，Python等，还有基于虚拟机的解释器，如java，C#等），这种语言不是把程序直接编译成机器代码，而是在运行时把代码逐条翻译成机器代码（基于虚拟机的语言会先将代码编译成中间语言代码，然后再在虚拟机上解释执行这些中间语言），解释器语言的特点是结果即时可见，可以跨平台运行，但是运行效率相比编译型语言要慢一些。
此外，即使对同一种语言编写的代码，不同的编译器编译后的程序，运行速度也会存在一定的差异，因为现代的编译器里面都加入了优化机制，然而优化策略、优化算法等实现细节却不尽相同，导致最终生成的exe也就有一些差异了。
不一样。
简单的解释一下，计算机只认识0和1。而Java,php,c,python等等各种语言，都需要各自的编译器来将程序代码“翻译”成0和1。
这个翻译的过程比较复杂，各自的能力水平侧重点都不一样，导致这个翻译的时间长短也不一样啦。
不要说不同语言，同一种语言的不同版本的编译器效率都不同。比如icc编译优化过的程序跑在intel架构cpu上可能就比gcc编译的快一点。当然现在的主流是靠cpu性能硬上，编译上的优化差不多过得去就行。
Python开发怎么样？
Python主要的方向是web开发和网络爬虫，如果牵强一点的话，科学技术和人工智能（机器学习）也可以算进去，不过目前来看，Python开发还是很不错的，很多公司都找人呢，给的工资也蛮客观的
python后端开发相对来讲比j***a和php偏弱，在国内而言所用群体还不足，但是python后端开发高效，不至于找不到工作，爬虫方面和数据分析以及人工智能方面应用的比较多，整体而言python开发还是不错的选择。
想入门学Python编程，用Macbook air怎么样？
这就好比说我刚开始练习跑步，就买了一双亚瑟士的高端跑鞋一样，当然可以，性能很好，完全满足使用的要求。
但是，话说回来，这只是充分[_a***_]，并不是必要条件，比这低端的多的电脑照样能完美胜任。台式机的话，3000块钱，连显示器都算上，闭着眼睛买的电脑都可以胜任。笔记本，多花500也足够了。
学习编程入门的硬件是很低的，更多的是时间的要求，需要挤出非常多的时间从基础慢慢学起，没必要因此购买昂贵的硬件，给自己增加负担。
当然，学好的话，以后一个月的薪水就足够买一台比较不错的Macbook air了。
到此，以上就是小编对于python编程电脑性能的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程电脑性能的4点解答对大家有用。
