1. python為啥運行效率不高
原因：1、python是動態語言；2、python是解釋執行，但是不支持JIT；3、python中一切都是對象，每個對象都需要維護引用計數，增加了額外的工作。4、python GIL；5、垃圾回收。
當我們提到一門編程語言的效率時：通常有兩層意思，第一是開發效率，這是對程序員而言，完成編碼所需要的時間；另一個是運行效率，這是對計算機而言，完成計算任務所需要的時間。編碼效率和運行效率往往是魚與熊掌的關系，是很難同時兼顧的。不同的語言會有不同的側重，python語言毫無疑問更在乎編碼效率，life is short，we use python。
雖然使用python的編程人員都應該接受其運行效率低的事實，但python在越多越來的領域都有廣泛應用，比如科學計算 、web伺服器等。程序員當然也希望python能夠運算得更快，希望python可以更強大。
首先，python相比其他語言具體有多慢，這個不同場景和測試用例，結果肯定是不一樣的。這個網址給出了不同語言在各種case下的性能對比，這一頁是python3和C++的對比，下面是兩個case：
從上圖可以看出，不同的case，python比C++慢了幾倍到幾十倍。
python運算效率低，具體是什麼原因呢，下列羅列一些：
第一：python是動態語言
一個變數所指向對象的類型在運行時才確定，編譯器做不了任何預測，也就無從優化。舉一個簡單的例子：r = a + b。a和b相加，但a和b的類型在運行時才知道，對於加法操作，不同的類型有不同的處理，所以每次運行的時候都會去判斷a和b的類型，然後執行對應的操作。而在靜態語言如C++中，編譯的時候就確定了運行時的代碼。
另外一個例子是屬性查找，關於具體的查找順序在《python屬性查找》中有詳細介紹。簡而言之，訪問對象的某個屬性是一個非常復雜的過程，而且通過同一個變數訪問到的python對象還都可能不一樣（參見Lazy property的例子）。而在C語言中，訪問屬性用對象的地址加上屬性的偏移就可以了。
第二：python是解釋執行，但是不支持JIT（just in time compiler）。雖然大名鼎鼎的google曾經嘗試Unladen Swallow 這個項目，但最終也折了。
第三：python中一切都是對象，每個對象都需要維護引用計數，增加了額外的工作。
第四：python GIL，GIL是Python最為詬病的一點，因為GIL，python中的多線程並不能真正的並發。如果是在IO bound的業務場景，這個問題並不大，但是在CPU BOUND的場景，這就很致命了。所以筆者在工作中使用python多線程的情況並不多，一般都是使用多進程（pre fork），或者在加上協程。即使在單線程，GIL也會帶來很大的性能影響，因為python每執行100個opcode（默認，可以通過sys.setcheckinterval()設置）就會嘗試線程的切換，具體的源代碼在ceval.c::PyEval_EvalFrameEx。
第五：垃圾回收，這個可能是所有具有垃圾回收的編程語言的通病。python採用標記和分代的垃圾回收策略，每次垃圾回收的時候都會中斷正在執行的程序，造成所謂的頓卡。infoq上有一篇文章，提到禁用Python的GC機制後，Instagram性能提升了10%。感興趣的讀者可以去細讀。
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2. tpython笛卡爾卡死電腦
你好，你想問的是在運行python的時候電腦卡死怎麼辦嗎？運行python的時候電腦卡死可以通過給電腦加裝內存條解決。因為電腦卡死的原因是python程序在運行中調用的系統內存資源比較大，電腦性能不好就會容易卡死，可以通過加大電腦內存容量來解決，就是假加裝內存條。
3. 安裝python後電腦死機
如果是由硬體引起的死機，原因可能有以下幾點：
1、散熱不良：可以通過購買散熱底座來增加散熱的性能，也可以拿四個瓶蓋將就用著~
2、移動不當：造成磕碰：當電腦磕碰或者跌落時，容易造成硬體松動藍屏，這個筆記本一定要注意了。
3、長時間不清灰：電腦使用時間過長後，建議需要給機器清灰，否則散熱會變得非常的差。
4、設備不兼容：這個在更新硬體時容易碰到，有些主板不匹配硬體版本，會導致藍屏或者死機，拿掉相應的硬體即可。
5、內存條故障：這個也是非常常見的故障問題，主要是內存條松動、虛焊或內存晶元本身質量所致。重新插拔內存條即可，不行就更換排除一下問題。
6、硬碟故障：主要是硬碟老化或由於使用不當造成壞道、壞扇區。這樣機器在運行時就很容易發生死機。用維護工具試試修復壞道，或者直接更換硬碟即可。
7、硬體資源沖突、是由於音效卡或顯示卡的設置沖突，解決的辦法是以「安全模式」啟動，在「控制面板」「系統」「設備管理」中進行適當調整。對於在驅動程序中產生異常錯誤的情況，可以修改注冊表。選擇「運行」，鍵入「REGEDIT」，進入注冊表編輯器，通過選單下的「查找」功能，找到並刪除與驅動程序前綴字元串相關的所有「主鍵」和「鍵值」，重新啟動。
8、內存容量不夠：還是內存的問題，內存容量過小，容易出現這方面的問題。換上容量盡可能大的內存條。
4. python對電腦顯卡要求
一般情況下對顯卡無明顯要求。復雜程序最多是對cpu內存要求大些。
如果是需要渲染圖形界面，理論上和python關系也不大。普通python的圖形界面編程對計算機顯示硬體要求不高