Hướng dẫn is macbook pro m1 good for python programming? - macbook pro m1 có tốt cho lập trình python không?

Tôi đã tìm ra một giải pháp giải pháp - Cách cài đặt Numpy trên M1 Max, với hiệu suất tăng tốc nhất (Apple's Veclib)? Đây là câu trả lời kể từ ngày 6 tháng 12 năm 2021.

---

Vì vậy, Python của bạn được chạy tự nhiên trên ARM64, không được dịch qua Rosseta.

1. Tải xuống miniforge3-macosx-arm64.sh, sau đó
2. Chạy tập lệnh, sau đó mở một shell khác

$ bash Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

1. Tạo một môi trường (ở đây tôi sử dụng tên

   $ conda create -n np_veclib python=3.9
   $ conda activate np_veclib
   

   1)

$ conda create -n np_veclib python=3.9
$ conda activate np_veclib

1. Để biên dịch

   $ conda create -n np_veclib python=3.9
   $ conda activate np_veclib
   

   2, trước tiên cần cài đặt

   $ conda create -n np_veclib python=3.9
   $ conda activate np_veclib
   

   3 và

   $ conda create -n np_veclib python=3.9
   $ conda activate np_veclib
   

   4:

$ conda install cython pybind11

1. Biên dịch

   $ conda create -n np_veclib python=3.9
   $ conda activate np_veclib
   

   2 BY (Cảm ơn câu trả lời của Marijn) - Đừng sử dụng

   $ conda create -n np_veclib python=3.9
   $ conda activate np_veclib
   

   6!Marijn's answer) - don't use

   $ conda create -n np_veclib python=3.9
   $ conda activate np_veclib
   

   6!

$ pip install --no-binary :all: --no-use-pep517 numpy

1. Một giải pháp thay thế của 2. là xây dựng từ nguồn

$ git clone https://github.com/numpy/numpy
$ cd numpy
$ cp site.cfg.example site.cfg
$ nano site.cfg

Chỉnh sửa bản sao

$ conda create -n np_veclib python=3.9
$ conda activate np_veclib

7: Thêm các dòng sau:

[accelerate]
libraries = Accelerate, vecLib

Sau đó xây dựng và cài đặt:

$ NPY_LAPACK_ORDER=accelerate python setup.py build
$ python setup.py install

1. Sau khi 2 hoặc 3, bây giờ hãy kiểm tra xem Numpy có sử dụng veclib hay không:

>>> import numpy
>>> numpy.show_config()

Sau đó, thông tin như

$ conda create -n np_veclib python=3.9
$ conda activate np_veclib

8 nên được in.

Thực hiện các gói nhận dạng Conda được cài đặt bởi PIP

conda config --set pip_interop_enabled true

Điều này phải được thực hiện, nếu không nếu ví dụ:

$ conda create -n np_veclib python=3.9
$ conda activate np_veclib

9, sau đó

$ conda create -n np_veclib python=3.9
$ conda activate np_veclib

2 sẽ nằm trong danh sách

$ conda install cython pybind11

1 và được cài đặt lại. Nhưng cái được cài đặt mới là từ kênh

$ conda install cython pybind11

2 và chậm.

---

Ngoại trừ cái tối ưu ở trên, tôi cũng đã thử một số cài đặt khác

• A.

  $ conda install cython pybind11
  

  3:

  $ conda install cython pybind11
  

  4
• B.

  $ conda install cython pybind11
  

  5:

  $ conda install cython pybind11
  

  6
• C.

  $ conda install cython pybind11
  

  7:

  $ conda install cython pybind11
  

  8

Các tùy chọn ABC trên được cài đặt trực tiếp từ Channel Conda-Forge.

$ conda install cython pybind11

9 sẽ hiển thị kết quả giống hệt nhau. Để xem sự khác biệt, hãy kiểm tra bằng

$ pip install --no-binary :all: --no-use-pep517 numpy

0 - ví dụ: Các gói

$ pip install --no-binary :all: --no-use-pep517 numpy

1 được cài đặt trong B. Lưu ý rằng

$ pip install --no-binary :all: --no-use-pep517 numpy

2 hoặc

$ pip install --no-binary :all: --no-use-pep517 numpy

3 không được hỗ trợ trên ARM64.

• D.

  $ pip install --no-binary :all: --no-use-pep517 numpy
  

  4: Cài đặt OpenBlas đầu tiên bằng

  $ pip install --no-binary :all: --no-use-pep517 numpy
  

  5. Sau đó thêm đường dẫn

  $ pip install --no-binary :all: --no-use-pep517 numpy
  

  6

  $ pip install --no-binary :all: --no-use-pep517 numpy
  

  7 vào

  $ conda create -n np_veclib python=3.9
  $ conda activate np_veclib
  

  7 và xây dựng Numpy từ nguồn.

• $ pip install --no-binary :all: --no-use-pep517 numpy
  

  9 và

  $ git clone https://github.com/numpy/numpy
  $ cd numpy
  $ cp site.cfg.example site.cfg
  $ nano site.cfg
  

  0 trong bài viết này.
• Old

  $ git clone https://github.com/numpy/numpy
  $ cd numpy
  $ cp site.cfg.example site.cfg
  $ nano site.cfg
  

  1 2cores của tôi trên MacBook Pro 2016 13in.

Ở đây tôi sử dụng hai điểm chuẩn:

1. $ git clone https://github.com/numpy/numpy
   $ cd numpy
   $ cp site.cfg.example site.cfg
   $ nano site.cfg
   

   2: Phân hủy SVD của tôi

import time
import numpy as np
np.random.seed(42)
a = np.random.uniform(size=(300, 300))
runtimes = 10

timecosts = []
for _ in range(runtimes):
    s_time = time.time()
    for i in range(100):
        a += 1
        np.linalg.svd(a)
    timecosts.append(time.time() - s_time)

print(f'mean of {runtimes} runs: {np.mean(timecosts):.5f}s')

1. $ git clone https://github.com/numpy/numpy
   $ cd numpy
   $ cp site.cfg.example site.cfg
   $ nano site.cfg
   

   3: Một kịch bản điểm chuẩn của Dario Radečić tại bài viết trên.

$ conda create -n np_veclib python=3.9
$ conda activate np_veclib

0

Mã hóa là một cuộc đi bộ trong công viên. Học nó chắc chắn sẽ mất thời gian và vô số nỗ lực.

Tuy nhiên, đây là lý do tại sao một nghề nghiệp lập trình máy tính là nhu cầu, và những người có đặc điểm và đặc điểm đúng đắn có thể tạo ra một sự nghiệp tuyệt vời (và bận rộn) từ nó.

Nếu bạn đã chịu đựng giai đoạn học tập của lập trình, bây giờ bạn cần một máy tính xách tay tuyệt vời để mã hóa trở nên thoải mái nếu bạn nhắm vào nó như một sự nghiệp tích cực.

Để lập trình, bạn sẽ cần một máy tính xách tay có thể xử lý các phiên mã hóa đột ngột của bạn, cần có bộ xử lý hiện đại và đủ RAM.

Không chỉ mã hóa, bạn sẽ có thể sử dụng máy tính xách tay bạn mua để học, sở thích và công việc khác.

Một máy tính xách tay có card đồ họa phải là ưu tiên hàng đầu vì bạn sẽ lập trình các trò chơi thử nghiệm chúng trong khi bạn làm việc với nó.

Nhiều người đang để mắt đến MacBook Pro M1 để lập trình và nếu bạn không chắc chắn về điều đó, hãy cuộn bên dưới để quyết định.

---

Những gì để tìm kiếm trong một máy tính xách tay để lập trình?

Bạn có thể lập trình trên bất kỳ thiết bị có khả năng nào, nhưng một máy tính xách tay cơ bản không được cắt cho nó. Tôi không ngụ ý rằng bạn chi tiêu lakhs cho máy tính xách tay, nhưng thông số kỹ thuật mạnh mẽ có giá.

Để tổ chức mã của bạn và kiểm tra các trò chơi mà bạn quản lý; Bạn sẽ cần một máy tính xách tay với bộ xử lý đa lõi hiện đại và nhiều RAM. Với hai thành phần cần thiết này, bạn có thể dễ dàng biên dịch mã nhanh hơn nhiều.

Thứ nhất, tìm kiếm một kích thước màn hình phù hợp. Tất nhiên, càng nhiều, Merrier, đúng với lập trình hoặc bất kỳ công việc sáng tạo nào. Màn hình 15 inch là lý tưởng cho bất kỳ công việc sáng tạo.

Vì vậy, M1 macbook Pro 13 inch phải là tùy chọn thứ cấp hoặc cấp ba của bạn. Ngoài ra, bạn sẽ từ bỏ tính di động. Nhưng nếu bạn không có vấn đề gì với màn hình kích thước này, thì màn hình M1 MacBook Pro sẽ đủ; Bạn có thể kết nối một màn hình bên ngoài để có nhiều quy trình làm việc hơn.

RAM tối thiểu 8GB sẽ hoàn thành công việc của bạn, nhưng bạn nên xem xét tùy chọn 16GB hoặc 32GB nếu cuộc sống của bạn phụ thuộc vào máy của bạn.

May mắn thay, M1 MacBook Pro có thể được cấu hình lên tới 16GB RAM. Khi nói đến bộ xử lý, tối thiểu I5 là bắt buộc.

Chipset Apple Apple M1 nằm ngoài Intel i5, vì vậy bạn cần phải lo lắng. Đồ họa là một thành phần chính. Nếu bạn có kế hoạch phát triển một trò chơi trong Unity hoặc Unreal Engine, card đồ họa là điều bắt buộc.

Hệ điều hành cũng rất quan trọng. Mua vào một hệ thống mà bạn biết hoặc cực kỳ thoải mái.

Nếu bạn đã sử dụng Windows cả đời, thì đột nhiên chuyển sang MacOS sẽ là một động thái đột ngột gắn liền với một đường cong học tập nặng.

Cuối cùng, nhìn vào tính di động. Nếu bạn làm việc trên đường đi, hãy chọn một máy mạnh mẽ với nội bộ mạnh mẽ và thời lượng pin tốt.

---

MacBook Air M1 (2020) là một sự làm mới rất cần thiết cho dòng MAC. Nhiều bản cập nhật tuyệt vời làm cho nó trở thành một trong những máy tính xách tay tốt nhất để lập trình.

Ngoài ra, MacBook 13 inch được trang bị chip M1 do Apple sản xuất rất mạnh so với MacBook dựa trên Intel. Vì vậy, cảnh báo spoiler, máy tính xách tay này không bị trượt khi nói đến lập trình; Bạn có thể biên dịch mã ngay lập tức.

Chip chip của Apple Apple hạ gục Intel ra khỏi công viên, cho phép nó chạy các ứng dụng với hiệu quả. Vì vậy, nếu bạn lo lắng về việc chạy các công cụ lập trình của mình, nó sẽ làm như vậy mà không có bất kỳ vấn đề nào.

Ngoài ra, thanh cảm ứng của nó nằm trên đỉnh của bàn phím cho phép bạn truy cập nhanh vào các phím tắt và công cụ, có thể tăng năng suất và quy trình làm việc của bạn.

Đối với bàn phím, nó thoải mái và đáng tin cậy, so với những người tiền nhiệm của nó. Hơn nữa, người dùng và các nhà phê bình đều khen ngợi thời lượng pin M1 MacBook Pro, cho phép bạn làm việc cả ngày với thời lượng pin cho đến khi nó hoàn toàn chết.

CPU 8 lõi và GPU 8 lõi với lưu trữ 512GB và biến thể RAM 16GB chỉ nặng 1,4 kg (3.0 pounds), khiến nó trở thành một trong những máy tính xách tay di động tốt nhất trên thế giới.

Nếu tiền là một vấn đề, M1 MacBook Air có cùng giá với mô hình Intel, điều đó có nghĩa là bạn đang nhận được sự gia tăng đáng kể về thời lượng pin và hiệu suất mà không cần thêm tiền!

---

Câu hỏi thường gặp

M1 MacBook Pro có tốt cho lập trình không?

Có, M1 MacBook Pro sẽ ra mắt với màu sắc bay khi lập trình. Nó hoạt động mịn bơ trên các ứng dụng nặng Ram.

Bạn có thể viết mã trên Mac M1 không?

Có thể viết mã trên Mac M1. Người dùng có thể sử dụng mã & mã NBSP; VS mà không cần mô phỏng với Rosetta. Nó sẽ cung cấp thời lượng pin dài hơn và hiệu suất vô song.VS Code without emulation with Rosetta. It’ll give longer battery life and unparalleled performance.

RAM M1 8GB có đủ để lập trình không?

Có, & NBSP; RAM 8GB hoàn toàn đủ cho Chrome, VSCode, Node Vì M1 Mac hiệu quả bộ nhớ hiệu quả hơn so với Intel Macs.

M1 macbook kéo dài bao lâu?

M1 MacBook kéo dài hơn 11 giờ trong một lần sạc, khiến nó trở thành một trong những người bạn đồng hành và lập trình tốt nhất.

M1 có tốt cho Python không?

Chắc chắn rồi! Python nhanh hơn khoảng 3 lần khi chạy tự nhiên trên chip M1 mới. Vì vậy, hãy cố gắng chạy Python nguyên bản vì điều này làm giảm thời gian chạy 43 giây.

---

Sự kết luận

Tóm lại, MacBook Pro M1 là tốt cho lập trình. Nó được đóng gói hiệu suất, và sức chịu đựng của nó sẽ làm kinh ngạc mọi lập trình viên ngoài kia. Nhưng, không chỉ lập trình, bạn có thể sử dụng nó để chỉnh sửa video 4K, Photoshop và tương tự.

Tuy nhiên, mô hình 13 inch là một hạn chế vì lập trình cần nhiều bất động sản màn hình hơn. Thêm vào đó là một hạn chế khác chỉ kết nối một màn hình bổ sung.

Vì vậy, nếu bạn cần nhiều hơn từ máy của mình, Intel MacBook 16 inch là đặt cược tốt nhất của bạn.

Python có hoạt động trên M1 Mac không?

MacBook Pro M1 Pro có tốt cho lập trình không?

MacBook Pro M1 8GB có đủ để lập trình không?