python对cpu要求高吗
学习Python所需的电脑配置并不是很高，普通的电脑就可以满足。但是，随着你学习的进度和项目规模的增加，你的电脑可能需要更强大的配置。下面是一些推荐的电脑配置：处理器：多核心CPU，例如Intel Core i5或AMD Ryzen 5。
Java、前端 电脑配置：i5以上处理器，内存 8G以上（建议16G）、硬盘256G以上，固态硬盘最佳，64位Window系统。
matlab和python语言，对于电脑配置没有特殊要求，一般的PC机都可以。如果用于深度学习，特别是要处理大规模的图像样本，多采用GPU+CPU实现，电脑配置以工作站为宜。
处理器 Intel Core i5或AMD Ryzen 5，以确保良好的运行速度。内存 运行内存需要8GB或16GB DDR4，以便同时运行多个编程环境和调试工具。显卡 集成显卡即可，NVIDIA GeForce MX350或AMD Radeon RX 5600M。
足够了，学python对配置要求不高。Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
一般的编程对cpu和硬盘要求比较高。开发使用如果电脑配置比较低，又想学编程，建议学习不吃配置的程序语言，比如Python、HPH。有条件的情况下最好选择16GB内存的笔记本，8GB内存一定要可扩展。开发最贵的就是内存。
为什么Python程序不怎么占用CPU资源
其实我个人认为，如果说你的程序不怎么占用CPU的话可能就是你的程序太简单了。没有足够的运算来占用CPU 编程问题 我个人觉得是不是你把编程问题给弄错啦，就是说你没有把优先级给设高，然后绑定CPU。
如果CPU性能好，运行时占用当然少，如果CPU换成性能差的CPU，占用就会高了。
在大部分情况下，Python编程是在CPU上运行的，主要消耗的是CPU的资源。虽然Python有一些库可以用于进行GPU加速计算，如TensorFlow和PyTorch，但这些库需要显式地调用GPU进行计算，而不是默认使用显卡资源。
为什么Python程序不怎么占用CPU资源?
1、其实我个人认为，如果说你的程序不怎么占用CPU的话可能就是你的程序太简单了。没有足够的运算来占用CPU 编程问题 我个人觉得是不是你把编程问题给弄错啦，就是说你没有把优先级给设高，然后绑定CPU。
2、如果CPU性能好，运行时占用当然少，如果CPU换成性能差的CPU，占用就会高了。
3、在大部分情况下，Python编程是在CPU上运行的，主要消耗的是CPU的资源。虽然Python有一些库可以用于进行GPU加速计算，如TensorFlow和PyTorch，但这些库需要显式地调用GPU进行计算，而不是默认使用显卡资源。
4、因为python的解释器cpython中有 GIL全局解释器锁，他保证了解释器一次只能跑一个线程，并不能实现并行，而只能实现并发，所以就算你有再多的核，也不能用上。
5、原因：python是动态语言；python是解释执行，但是不支持JIT；python中一切都是对象，每个对象都需要维护引用计数，增加了额外的工作。python GIL；垃圾回收。
6、python是动态性语言不是静态性语言 在python程序执行的时候，编译器不知道变量的类型。python是解释性语言而不是编译性语言 解释型语言与编译型语言它们本身的区别也会造成程序在执行的时候的速度差异。
Linux中使用cgroups限制cpu资源实例
事实上，使用cgroups是非常简单的，几行shell命令就可以。下面以CPU子系统为例，来尝试控制一个进程的CPU利用率。首先挂载cgroup文件系统：上面的命令挂载了一个 cpu 子系统，目录为 /cgroup/mave ，名字叫 mave 。
cgroups为每种可以控制的资源定义了一个子系统。典型的子系统介绍如下： cpu 子系统，主要限制进程的 cpu 使用率。 cpuacct 子系统，可以统计 cgroups 中的进程的 cpu 使用报告。
在 yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.strict-resource-usage 设置为 true 时生效。通过改变 cpu.cfs_quota_us 和 cpu.cfs_period_us 文件控制cpu资源使用的上限。
它使用的是linux的cgroups。之前，在三台中有一台服务器使用的是非常慢的CPU的情况下，我使用过cgroups来测试一个galera的安装工作。
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