"这份资料是针对江西财经大学金融科技专业考研准备的Python背诵材料,涵盖了Python语言的基础概念、运行机制以及解释器与编译器的区别等核心知识点。"
在金融科技领域,Python因其简洁易读的语法、丰富的社区支持、快速的开发效率、代码的可重用性和高度的跨平台能力,成为了重要的编程工具。以下是详细的知识点:
1. **选择Python的理由**:
- **易读性**:Python遵循“Pythonic”编程哲学,注重代码的可读性,使用缩进替代其他语言的花括号,使得代码结构清晰,易于理解和维护。
- **高支持性**:Python拥有庞大的开发者社区,全球众多程序员贡献开源代码,不断修复漏洞,添加新功能,形成了丰富的标准库和第三方库。
- **快速开发**:Python自带解释器,可以直接运行代码,无需预编译,支持互动式编程,便于快速测试和调试。
- **可重用性**:Python的模块化设计允许代码复用,模块和包的使用使得程序结构清晰,便于维护和扩展。
- **高移植性**:Python可以在多种操作系统上运行,并且不同操作系统上的接口一致,提高了代码的跨平台兼容性。
2. **Python程序的运行过程**:
- **编码阶段**:开发人员编写源代码。
- **编译阶段**:Python解释器将源代码编译为字节码,生成.pyc文件,这个过程是自动完成的,提高了程序加载速度。
- **执行阶段**:Python虚拟机载入字节码并执行,解释器逐行解释字节码,完成程序运行。
3. **解释器与编译器的区别**:
- **解释器**:解释器逐行解析源代码并执行,不需要预先生成目标代码,但因为每次运行都需要解析,所以执行速度相对较慢,适合动态语言如Python。
- **编译器**:编译器将整个源代码转化为机器语言(目标代码),生成可执行文件,运行时直接执行目标代码,执行速度快,但需要预编译步骤,适用于静态类型语言如C++。
在金融科技考研中,理解Python这些基本特性和运行机制对于深入学习和应用Python进行数据分析、金融模型构建等至关重要。考生需要熟练掌握Python的基本语法、数据结构、函数、类以及常用的库,如NumPy、Pandas和Matplotlib等,以便在实际问题中灵活运用。