python在财会领域应用：可以用来处理数据，进行更深层次的数据分析，评估预算的时候，快速数据对比。
python相比php\ruby的模块化设计，非常便于功能扩展；多年来形成了大量优秀的web开发框架，并且在不断迭代；如目前优秀的全栈的django、框架flask，都继承了python简单、明确的风格，开发效率高、易维护，与自动化运维结合性好。
Python
是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。
Python 是一种流行的编程语言，通常用于处理财务数据。一个常见的应用是在数据分析和数据科学领域，Python强大的数据处理和可视化库可用于分析大型数据集并识别数据中的趋势和模式。
可用于分析财务数据的 Python 脚本的一个示例是计算指定时间段内特定股票平均价格的脚本。金融分析师可以使用此脚本来跟踪股票的表现并预测其未来的价格走势。
下面是计算股票平均价格的 Python 代码示例：
在此代码中，我们首先导入 and 库，这些库通常用于处理 Python 中的财务数据。然后，我们使用库中的函数将库存数据从 CSV 文件加载到 ，这是一种用于处理表格数据的强大数据结构。pandasnumpyread_csv()pandasDataFrame
接下来，我们使用对象中的函数来计算股票的平均价格。最后，我们将结果打印到控制台。mean()DataFrame
这只是Python如何用于财务数据分析的一个简单示例。在这个领域使用Python还有许多其他应用和可能性，包括分析投资组合的表现，预测股票价格等等。
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python金融分析的实验目的和要求：Python适合做数据分析，有很多成熟的数据分析框架：Pandas，Numpy等，这些在课程中都有教。这些框架都可以很方便的完成数据分析的任务。
对象在python里，其实是一个指针，指向一个数据结构，数据结构里有属性，有方法。 对象通常就是指变量。从面向对象OO的概念来讲，对象是类的一个实例。在python里很简单，对象就是变量。 class A: myname="class a" 上面就是一个类。
速度快：
Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。 免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
