计算机计算圆周率的方法主要有以下几种：
级数求取
莱布尼茨公式：π = 4 * （1 - 1/3 + 1/5 - 1/7 + 1/9 - ...）
马青公式：π = 4 * （4 * arctan（1/5） - arctan（1/239））
查彭豪斯公式：π = 3 + 4/（2 * 3 * 4） - 4/（4 * 5 * 6） + 4/（6 * 7 * 8） - ...
几何法
割圆术：将圆近似看做一个多边形，通过计算内接圆和外切圆的周长来逼近圆周率。
无穷级数展开：将π写成一个无穷级数，例如反正切函数的泰勒级数展开，然后通过计算机计算级数的和来逼近π。
概率法
蒙特卡洛方法：通过随机抽样来估计圆周率的值。例如，在一个正方形内随机撒点，同时在一个内切圆内也撒点，通过比较两者的点数来估计π的值。
数值分析方法
高斯-勒让德算法：利用高斯-勒让德迭代法求解二次方程，从而得到圆周率的近似值。
BBP公式：π的近似值可以通过特定的公式直接计算，例如：π = 1 + 1/3 + 1/5 + 1/7 + 1/9 + ...
示例代码（Python）
```python
pi = 0.0
N = 1000 增加N的值可以提高精度
for i in range（N）:
pi += （1 / pow（16, i）） * （4 / （8 * i + 1） - 2 / （8 * i + 4） - 1 / （8 * i + 5） - 1 / （8 * i + 6））
print（'圆周率为{:.10f}'.format（pi））
```
建议
选择合适的方法：根据所需的精度和计算资源选择合适的方法。
使用高精度计算库：例如，可以使用Python的`decimal`库来提高计算精度。
并行计算：对于大规模计算，可以考虑使用并行计算技术来加速圆周率的计算。
通过这些方法，计算机可以高效地计算出圆周率的精确值或高精度近似值。