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cpu的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python编程cpu选择的解答，让我们一起看看吧。
python版本与cpu还是gpu有关？
Python本身不与CPU或GPU有直接关系，但是在使用Python编写的程序中，如果需要进行大量的计算操作，就需要考虑使用CPU或GPU来加速计算。
Python通过调用底层的计算库来实现计算操作，如NumPy、SciPy等库可以使用CPU进行计算，而TensorFlow、PyTorch等深度学习库则可以使用GPU或CPU进行计算。因此，Python版本与CPU或GPU的使用密切相关，需要根据需要选择适合的库和硬件来进行计算。
学Python电脑要什么配置？
学Python并不需要非常高端的电脑配置，一般来说，一台配置较为中等的电脑就可以满足需求。推荐使用至少4GB以上内存，64位操作系统（Windows、MacOS或Linux均可），处理器建议i5及以上，硬盘建议使用SSD以提高运行速度。此外，建议安装Python集成开发环境（如Anaconda）以及常用的编辑器（如PyCharm、VSCode等），以方便编写、调试和运行Python程序。
既然Python解释器是单线程的，还有进行多线程编程的必要吗？
谢小秘书邀请~~
先简单的回答：有必要。
如果一个单线程内处理的业务逻辑会占用100%的CPU***，那么，上了多线程也是没有用的。
但这种情况很少，高CPU占用一般出现在内存计算场景下，或者不良代码中错误的死循环。 正常情况下，CPU占用大于80%就需要进行代码或设计的优化，或者服务器增加***了。
我们绝大部分的计算，都会依赖于很多外部***IO，如磁盘读写、网络访问、数据库访问... 这些***的访问速度远远低于CPU的切换速度。如果使用单线程进行操作时，就会长时间的等待IO的返回。造成无效等待，性能低下。
所以即使是Python，为了充分利用CPU***，提高性能，在通常的业务场景下使用多线程编程也是完全必要的。
延续上面的问题，我们知道现在CPU大部分都是多核的，python为了避免单线程只能使用到一个核的问题，是有个multiprocessing 库的，允许创建子进程（子进程数一般与核心数相同），来充分利用CPU***。
谢邀，我们来聊聊Python的GIL问题。
CPython（标准的python实现）有一个名为GIL（全局解释器锁）的东西，它阻止两个线程在同一个程序中同时执行。 有些人对此感到不安，而其他人则***地为此辩护。 但是，有一些解决方法，像Numpy这样的库通过在C中运行外部代码来绕过这个限制。
进程加速了CPU密集型的Python操作，因为它们受益于多个内核并避免使用GIL。
线程最适合IO任务或涉及外部系统的任务，因为线程可以更有效地组合他们的工作。 进程需要挑选他们的结果来组合它们需要时间。
由于GIL，线程在python中没有为CPU密集型任务提供任何好处。而对于像Dot Product这样的某些操作，Numpy可以解决Python的GIL并且并行执行代码。
应用程序的大部分时间都花在I/O上。无论是磁盘I/O还是网络I/O。
python有个全局锁，你不知道什么是全局锁你可以百度查一下，由于这个全局锁的存在python的多线程其实就是个鸡肋，所以，一般都用异步协程的方式来搞定高并发！
线程还是多线程，只是有把锁，导致只有一个线程能运行，但是python会在多个线程之间做切换的，所以还是带来一定的并行处理。如果是单核处理器的话，性能不会有太大变化。如果是多核的话，可以考虑起多个进程来解决。
到此，以上就是小编对于python编程cpu选择的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程cpu选择的3点解答对大家有用。
