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。各语言的配置要求如下，建议对比自己的电脑配置：
1、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。（如购买笔记本，建议够买内存可扩展的型号）
2、Python
电脑配置：最低配置内存不低于4GB，对显卡没有要求；一般i5处理器，硬盘256G以上。
3、Python+大数据、大数据
电脑配置要求：处理器i5或者i7或以上，四核、内存16G、硬盘1T，独显2G以上。
4、C/C++、Go区块链
电脑配置要求：处理器i5或者i7或以上，四核、内存8G或以上、硬盘1T，独显2G以上
5、Linux云计算+运维开发
电脑配置要求：CPU i5及以上处理器，内存8G以上最少，硬盘500G以上。
6、HPH全栈
电脑配置要求：CPUi3以上处理器，内存4G以上，硬盘250G以上
二、软件开发台式电脑配置推荐
正常情况下 8000左右的电脑都可以 。如果是三A大作 这种还想要 良好的体验 最好能上12000 当然这个是主机的部分 显示器另算 。
因为你要是玩网游的话 那屏幕大点，主要看144以上刷新就好 如果是考虑到三A的画质度的话 最好能选4K。
显卡就选老黄的吧 ，CPU部分 当然英特尔更香了 存储部分尽可能都用固态吧 。最主要的是电源能选1kw左右
1、点击开始菜单，输入cmd，在查询出的结果中点击命令提示符。2、打开命令提示符窗口，输入命令piplist，按下回车键，可以查询出当前windows系统所有安装过的python库。
3、双击桌面的此电脑图标，在打开的窗口中点击C盘。
4、进入C盘目录后，依次找到你的python安装目录，一般在ProgramFiles下的python目录中，进入python目录后进入Lib/site-packages目录，可以看到很多文件夹，这些文件夹就是你已经安装过的python库。
一、 为什么要使用配置
如果我们在较复杂的项目中不使用配置文件，我们可能会面临下面的情况：
你决定更改你的项目中数据库的 host， 因为你要将项目从测试环境转移到实际的生产环境中。如果你的项目中多个位置用到了这个 host，那你不得不一个一个找到这些位置再修改成新的 host。花了半天，然后过了一天，你发现项目在生产环境有些问题，需要重新移回测试环境，你得再次修改，这样工作很繁琐很不优雅。
你开发了一个很棒的开源项目，你想将其放到版本控制系统例如github上，但是你服务器的主机的地址、账号、密码也都上传上去了，但是你没有意识到，直到有个 bad guy 拿到了你的信息，从你的服务器窃取信息、攻击你的服务器，让你产生了极大的损失。然后你想把程序改动一下，把涉密的信息比如地址密码都删掉，可是由于版本控制的原因，别人依然能看到你以前版本的代码。于是你不得不改掉你的账户、密码等，真的是个悲伤的开源项目经历。
但是，如果你使用了配置管理呢，那会有以下几个优点：
这样就提高了代码的重用性，不再每次都去修改代码内部
这意味着其他不太懂你代码内部的人也可以使用你的项目，只用根据需求更改配置即可
有利于团队协作
有利于安全数据/秘密数据的管理
二、Python 中进行配置管理的几种方式
由于使用 Python 较多，因此基于 Python 进行配置管理的相关说明，当然其他语言也都是大同小异，主要思想还是不变。
2.1 使用 Python 内置的数据结构(如字典)
2.1.1单个文件下的单个配置
我们很自然就能想到这一点，例如以下代码：
在上面的代码中，我们可以看到，同一数据库配置，我们反复使用了两次，如果我们需要更改数据库相关的数据如password，我们不需要在两个方法内部修改，而是只用修改DATABASE_CONFIG字典中的相关值即可。和以前没有配置管理的时候相比，减少了太多的工作量了。
2.1.2多个文件下的单个配置
但是当你的项目开始变得复杂的时候，你的文件就不止一个这么简单了，这时候如果我需要在 main2.py 里面需要用 DATABASE_CONFIG 的时候就不是很方便了，因为如果直接 import main 的时候，虽然能够使用 main.DATABASE_CONFIG ，但同时 mian.py 中的
也被执行了，这可不是我们想看到的，因此我们有了新的需求，能在同一个项目下的不同文件里简单快速的导入我们的数据库配置 DATABASE_CONFIG，于是我们想出了下面的方法来解决这个问题：
按照上面的代码，我们可以在两个不同的文件 main1.py 和 main2.py 中分别引用 config.py 中配置了，我们的配置管理看起来更进一步了。
2.1.3 单个文件下的多个配置
有可能我们的项目需要多个配置文件，比如测试环境和生产环境。先从单个文件讲起，我们可以采用如下解决方案：
这样我们就可以从一个配置文件中获取不同级别的不同配置了。
2.1.4 多个文件下的多个配置
和上面类似，只不过换成了从不同的文件中读取同一个配置文件的不同配置：
这样使用更加灵活了，从不同的文件里读取不同的配置，而我们对于配置的增删改只需要在 config.py 中进行，配置管理技能再次进阶！
2.2 使用外部配置文件
比起使用 Python 内建的数据结构，更加通用的方法是使用外部配置文件，因为这些文件只会被视为配置文件，而不会像 config.py 一样有代码的属性。外部配置文件的格式多种多样，我们在使用它的时候会根据文件格式有不同的读取方式。例如：*.yaml 或者 *.yml、*.json、*.cfg 或 *.conf 、*.ini ， 甚至是你自定义的文件 *.yourname 。
2.2.1 YAML
YAML（/ˈjæməl/，尾音类似camel骆驼）是一个可读性高，用来表达数据序列化的格式。YAML参考了其他多种语言，包括：C语言、Python、Perl，并从XML、电子邮件的数据格式（RFC 2822）中获得灵感。Clark Evans在2001年首次发表了这种语言[1]，另外Ingy döt Net与Oren Ben-Kiki也是这语言的共同设计者[2]。当前已经有数种编程语言或脚本语言支持（或者说解析）这种语言。
----- 中文维基百科
YAML 看起来像下面这种格式：
如果需要从 python 写入配置到 YAML 也很容易，只需要使用 yaml.dump(dict) 即可，dict 指的是配置的字典。更加详细的内容可以查看 PyYAML Documentation
2.2.2 INI
INI文件是一个无固定标准格式的配置文件。它以简单的文字与简单的结构组成，常常使用在Windows操作系统，或是其他操作系统上，许多程序也会采用INI文件做为设置程序之用。Windows操作系统后来以注册表的形式取代掉INI档。INI文件的命名来源，是取自英文“初始（Initial）”的首字缩写，正与它的用途——初始化程序相应。有时候，INI文件也会以不同的扩展名，如“.CFG”、“.CONF”、或是“.TXT”代替。
----- 中文维基百科
它长得像这样：
这将输出 INI 配置文件中的 mysql section 中的 host 值
要写入 INI 配置文件也很简单，参考如下代码即可：
2.2.3 JSON
JSON是JavaScript对象表示法的缩写。它非常广泛，因此对许多编程语言都有很好的支持。它的格式大家也很眼熟，看起来和 Python 中的字典很像：
要将配置写入json中也很简单，参考以下代码：
其他格式的文件大多如此，就不赘述了。并且外部的配置文件中也可以配置多个配置(mysql, other等)
2.3 使用环境变量
但是，回到我们开篇讲的问题，以上的两种配置管理方案(使用 Python 内置的数据结构、使用外部配置文件) 都忽略了两个问题：
其一，我们如何应对安全数据直接曝光于公众的可能问题呢，如果我们需要使用版本控制系统例如 Github，或许我们可以尝试将 config.py 文件放到 .gitignore 里面，但我们如果哪一天修改了仓库，忘了将 config.py 忽略掉而 push 到了GitHub 上，那么我们的安全敏感信息仍然会向公众泄露，由于版本控制的存在，即使你删掉了还会有这条提交记录，处理起来会很麻烦。
其二，如果我们要在我们本地新开一个项目，这个项目也需要引用一样的数据库配置文件，或许我们可以找到第一个项目的文件夹，复制出 config.py 到 新的项目文件夹。嗯，看起来可行，但是，如果你要新开十几个项目呢，几百个项目呢？
因此我们可以引入下一种配置管理的方式，对解决上面提出的两个问题都是较为友好的解决方案，即使用环境变量，各种开发环境(Win、Mac、Linux)的系统环境变量的设置方式有所不同，可以参考这篇文章。
另外 PyCharm 和 VS Code 有更加方便的配置方式，可以为不同的项目分配不同的设置。
PyCharm 中，在菜单 Run->Edit configurations 中，手动设置Environment variables
VS Code 中，在 Setting 中搜索 env ，在 Terminal 中选择你的操作系统相关的Terminal >Integrated >Env: Your OS ，点击 settings.json 进行添加
使用环境变量配置值不用作为单独的文件进行管理，因此有较小的安全风险，它很容易使用，可以在你的开发环境中的任何项目任何代码库中使用，但是它的管理方式可能有些复杂。有些环境无法使用环境变量，比如Apache，Nginx等Web服务器，这时候就需要采用其他的方式。
2.4 使用动态加载
这种方法比利用 Python 内置的数据结构更加先进，内置数据结构的方法要求配置文件必须要在可以直接 import 的路径上。但是动态加载中，配置文件不必在可直接导入的路径上，甚至可以位于其他存储库中，这样的话，配置文件就和项目分隔开了，其他的项目也可以动态加载这个配置文件，例如：
三、总结
以上归纳了四种配置管理的方式，总体来说没有优劣之分，看个人的需要，甚至上面的几种方法可以混合使用，对于一些软件项目，它自身可能就提供了相关的变量配置入口，比如 airbnb 的 Airflow 。而且，当系统规模非常大时，最好使用主要提供配置管理的第三方工具或服务，相关服务可以参考这里。
