在XGBoost的原生Python接口中（非sklearn接口），查看特征重要性的方法有多种，下面是对这些方法的专业分析：

1. **`.get_score()`**：
- 正确答案。这是XGBoost中用于获取特征分数的方法。它返回一个字典，其中键是特征名称，值是对应的特征重要性得分。默认情况下，得分是基于特征在树模型中作为划分点出现的次数。

2. **`.get_fscore()`**：
- 正确答案。这实际上是`.get_score()`的一个别名，功能完全相同，因此也是一个正确的方法。

3. **`.feature_importance`**：
- 错误答案。在XGBoost原生接口中，没有`.feature_importance`这个方法或属性来获取特征重要性。

4. **`.best_features`**：
- 错误答案。XGBoost中没有`.best_features`这个方法或属性。特征重要性需要通过其他明确的方法来获取。

综上，正确答案是：**B: .get_score() 和 C: .get_fscore()**。下面是一个简要示例代码，演示如何使用这些方法：

```python
import xgboost as xgb

# 假设我们已经训练了一个XGBoost模型
# dtrain 是 DMatrix 格式的训练数据
# params 是训练过程中使用的参数
bst = xgb.train(params, dtrain)

# 获取特征重要性
importance_scores = bst.get_score()
# 使用别名获取特征重要性
fscore_scores = bst.get_fscore()

print("Feature Importance using get_score:")
print(importance_scores)

print("\nFeature Importance using get_fscore:")
print(fscore_scores)
```

通过这种方式，可以获取每个特征的重要性分数，这些分数可以用于进一步分析或模型优化。