"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。
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