Пример программы на python. особенности, описание и рекомендации

Протоколы

Такие термины как «протокол итератора» или «протокол дескрипторов» уже привычны и используются давно.
Теперь можно описывать протоколы в виде кода и проверять их соответствие на этапе статического анализа.

Стоит отметить, что начиная с Python 3.6 в модуль typing уже входят несколько стандартных протоколов.
Например, (требующего наличие метода ), (требует ) и некоторых других.

Описание протокола

Протокол описывается как обычный класс, наследующийся от Protocol. Он может иметь методы (в том числе с реализацией) и поля.
Реальные классы, реализующие протокол могут наследоваться от него, но это не обязательно.

Мы можете комбинировать протоколы с помощью наследования, создавая новые.
Однако в этом случае вы так же должны явно указать Protocol как родительский класс

Дженерики, self-typed, callable

Протоколы как и обычные классы могут быть Дженериками. Вместо указания в качестве родителей и можно просто указать

Кроме того, протоколы могут использоваться в тех случаях, когда синтаксиса аннотации недостаточно.
Просто опишите протокол с методом нужной сигнатуры

Проверки в рантайме

Хотя протоколы и рассчитаны в первую очередь на использование статическими анализаторами, иногда бывает нужно проверить принадлежность класса нужному протоколу.
Чтобы это было возможно, примените к протоколу декоратор и / проверки начнут проверять соответствие протоколу

Однако такая возможность имеет ряд ограничений на использование. В частности, не поддерживаются дженерики

Использование VirtualEnv и Pip в PyCharm

Поддержка Pip и Virtualenv в PyCharm появилась уже довольно давно. Иногда конечно возникают проблемы, но взаимодействие работает в основном стабильно.

Рассмотрим два варианта работы с виртуальными окружениями:

1. Создаём проект со своим собственным виртуальным окружением, куда затем будут устанавливаться необходимые библиотеки;
2. Предварительно создаём виртуальное окружение, куда установим нужные библиотеки. И затем при создании проекта в PyCharm можно будет его выбирать, т.е. использовать для нескольких проектов.

Первый пример: использование собственного виртуального окружения для проекта

Создадим программу, генерирующую изображение с тремя графиками нормального распределения Гаусса Для этого будут использоваться библиотеки matplotlib и numpy, которые будут установлены в специальное созданное виртуальное окружение для программы.

Запускаем PyCharm и окне приветствия выбираем Create New Project.

В мастере создания проекта, указываем в поле Location путь расположения создаваемого проекта. Имя конечной директории также является именем проекта. В примере директория называется ‘first_program’.

Далее разворачиваем параметры окружения, щелкая по Project Interpreter. И выбираем New environment using Virtualenv. Путь расположения окружения генерируется автоматически. В Windows можно поменять в пути папку на , чтобы команда находила создаваемые в PyCharm окружения. Ставить дополнительно галочки — нет необходимости. И нажимаем на Create.

Теперь установим библиотеки, которые будем использовать в программе. С помощью главного меню переходим в настройки File → Settings. Где переходим в Project: project_name → Project Interpreter.

Здесь мы видим таблицу со списком установленных пакетов. В начале установлено только два пакета: pip и setuptools.

Справа от таблицы имеется панель управления с четырьмя кнопками:

• Кнопка с плюсом добавляет пакет в окружение;
• Кнопка с минусом удаляет пакет из окружения;
• Кнопка с треугольником обновляет пакет;
• Кнопка с глазом включает отображение ранних релизов для пакетов.

Для добавления (установки) библиотеки в окружение нажимаем на плюс. В поле поиска вводим название библиотеки. В данном примере будем устанавливать matplotlib. Дополнительно, через Specify version можно указать версию устанавливаемого пакета и через Options указать параметры. Сейчас для matplotlib нет необходимости в дополнительных параметрах. Для установки нажимаем Install Package.

После установки закрываем окно добавления пакетов в проект и видим, что в окружение проекта добавился пакет matplotlib с его зависимостями. В том, числе был установлен пакет с библиотекой numpy. Выходим из настроек.

Теперь мы можем создать файл с кодом в проекте, например, first.py. Код программы имеет следующий вид:

Для запуска программы, необходимо создать профиль с конфигурацией. Для этого в верхнем правом углу нажимаем на кнопку Add Configuration…. Откроется окно Run/Debug Configurations, где нажимаем на кнопку с плюсом (Add New Configuration) в правом верхнем углу и выбираем Python.

Далее указываем в поле Name имя конфигурации и в поле Script path расположение Python файла с кодом программы. Остальные параметры не трогаем. В завершение нажимаем на Apply, затем на OK.

Теперь можно выполнить программу и в директории с программой появится файл :

Установка Python и Pip

Pip является менеджером пакетов для Python. Именно с помощью него обычно устанавливаются модули/библиотеки для разработки в виде пакетов. В Windows Pip можно установить через стандартный установщик Python. В Ubuntu Pip ставится отдельно.

Установка Python и Pip в Windows

Далее в таблице с файлами выбираем «Windows x86-64 executable installer» для 64-битной системы или «Windows x86 executable installer» для 32-битной. И запускаем скачанный установщик, например, для версии Python 3.8.1 он называется .

Во время установки ставим галочку возле Add Python 3.x to PATH и нажимаем Install Now:

Установка Python и Pip в Ubuntu

В Ubuntu установить Python 3 можно через терминал. Запускаем его и вводим команду установки. Вторая команда выводит версию Python.

Далее устанавливаем Pip и обновляем его. После обновления необходимо перезапустить текущую сессию (или перезагрузить компьютер), иначе возникнет ошибка во время вызова Pip.

Python просто понять и изучить

Вам точно стоит попробовать Python, если вы никогда не писали код, но хотите получить первую работающую программу как можно быстрее. Самый простой пример — программа, которая выводит на экран заданную фразу. Вот как выглядит ее код на трёх разных языках. Сравните количество и понятность строк кода.

“Java” справляется в 5 строк, используем множество скобок.

“C” работает похоже, хоть строк и немного меньше:

Python использует одну понятную строку:

Конечно, это не значит, что так будет всегда. Есть программы посложнее, но в них всё ещё можно разобраться, если немного знать английский. Например, вот программа, которая умеет отправлять электронные письма:

Установка из источника

Это отличный навык, которому стоит научиться. Существуют более простые способы, которые мы рассмотрим позже в этой статье. Тем не менее, существует ряд пакетов, которые нужно установить именно этим способом. Например, чтобы использовать easy_install, вам сначала нужно установить setuptools. Чтобы сделать это, вам нужно скачать tar или zip файл с PyPI (https://pypi.python.org/pypi/setuptools), и извлечь его в вашей системе

Далее, обратите внимание на файл setup.py. Откройте сессию терминала и измените каталог на папку, содержащую файл setup

После этого запустите следующую команду:

Python

python setup.py install

1	python setup.py install

Если Python не расположен в пути вашей системы, вы получите сообщение об ошибке, указывающее на то, что команда не была найдена, или приложение неизвестно. Вы также можете вызвать эту команду, применив весь путь к Python. Для пользователей Windows это выглядит так:

Python

c:\python34\python.exe setup.py install

1	c:\python34\python.exe setup.py install

Этот метод особенно удобен, если у вас несколько установленных версий Python и вам нужно установить пакет на разные версии. Все что вам нужно, это указать полный путь к конкретной версии Python и установить пакет. Некоторые пакеты содержат в себе С код, например, заглавные файлы С, которые должны быть скомпилированы под пакет для корректной установки. В случае с Linux, у вас должен быть установленный C/C++ компилятор, так что вы можете установить пакет без головной боли. Возвращаясь к Windows, вам нужна правильная версия Visual Studio, для корректной компиляции пакета. Некоторые люди упоминают также и MingW, который можно использовать для этих целей, но я не знаю, как сделать так, чтобы это работало. Если в пакете присутствует установщик Windows, используйте его. В таком случае вы можете забыть о компиляции в принципе.

OpenPGP Public Keys

Source and binary executables are signed by the release manager or binary builder using their
OpenPGP key. Release files for currently supported releases are signed by the following:

• Steve Dower (Windows binaries) (key id: FC62 4643 4870 34E5)
• Łukasz Langa (3.8.x source files and tags) (key id: B269 95E3 1025 0568)
• Ned Deily (macOS binaries, 3.7.x / 3.6.x source files and tags) (key ids: 2D34 7EA6 AA65 421D, FB99 2128 6F5E 1540, and Apple Developer ID DJ3H93M7VJ)
• Larry Hastings (3.5.x source files and tags) (key id: 3A5C A953 F73C 700D)
• Benjamin Peterson (2.7.z source files and tags) (key id: 04C3 67C2 18AD D4FF and A4135B38)

Release files for older releases which have now reached end-of-life may have been signed by one of the following:

• Anthony Baxter (key id: 0EDD C5F2 6A45 C816)
• Georg Brandl (key id: 0A5B 1018 3658 0288)
• Martin v. Löwis (key id: 6AF0 53F0 7D9D C8D2)
• Ronald Oussoren (key id: C9BE 28DE E6DF 025C)
• Barry Warsaw (key ids: 126E B563 A74B 06BF, D986 6941 EA5B BD71, and ED9D77D5)

You can import a person’s public keys from a public keyserver network server
you trust by running a command like:

or, in many cases, public keys can also be found
at keybase.io.
On the version-specific download pages, you should see a link to both the
downloadable file and a detached signature file. To verify the authenticity
of the download, grab both files and then run this command:

Note that you must use the name of the signature file, and you should use the
one that’s appropriate to the download you’re verifying.

(These instructions are geared to
GnuPG and Unix command-line users.)

Как скомпилировать Python код в .exe | практикум

Для начала, нам нужно установить pyinstaller с помощью pip. Пишем команду в командной строке:

pip install pyinstaller

Если вы используете Linux и у вас не установлен pip, то просто напишите команду:

apt-get install python-pip

На Windows, если вы не изменяли конфигурации установки Python, проблемы отсутствия pip у вас возникнуть не должно.

Вторым шагом будет переход в директорию с нашим проектом. Просто копируем путь и с помощью команды cd (наш путь) переходим в директорию, для Linux и Windows команда одинаковая.

Теперь давайте скомпилируем наш Python код в .exe, не будем тянуть.

Сделаем мы это с помощью установленного пакета pyinstaller.

Пишем команду:

pyinstaller -F -w -i( to set up icon on your .exe) main.py

Давайте разберем каждый флаг, они не обязательно все вам понадобятся.

• -F – этот флаг отвечает за то, чтобы в созданной папке dist, в которой и будет храниться наш исполняемый файл не было очень много лишних файлов, модулей и т.п.
• -w – этот флаг вам понадобится в том случае, если приложение использует tkinekt, оно блокирует создание консольного окна, если же ваше приложение консольное, вам этот флаг использовать не нужно.
• -i – этот флаг отвечает за установку иконки на наш исполняемый файл, после флага нужно указать полный путь к иконке с указанием её имени. Например: D:\LayOut\icon.ico

Вот и всё, сегодня мы рассмотрели, как скомпилировать Python код в .exe, Если у вас остались какие-либо вопросы, пишите их в комментарии, с удовольствием отвечу.

Так же подписывайтесь на обновления сайта, тут будет ещё много интересного!

Удачи в жизни и до встречи!

Какие компании используют Python

В основном Python используется стартапами и компаниями, которые разрабатывают крупные проекты. Вот лишь часть огромного списка:

• Alphabet использует язык для скраппинга в поисковике Google и реализации сервиса YouTube;
• One Laptop Per Child — для разработки интерфейса и модели функционирования;
• BitTorrent — для реализации сетей peer-to-peer;
• Агентство национальной безопасности США — для шифрования и анализа разведданных;
• ESRI — как инструмент настройки геоинформационных программ;
• Maya — для создания мультипликации;
• Pixar, Industrial Light & Magic — для создания анимационных фильмов;
• Intel, Cisco, HP, Seagate, Qualcomm и IBM — для тестирования;
• JPMorgan Chase, UBS, Getco и Citadel — для прогнозирования финансового рынка;
• NASA, Los Alamos, Fermilab, JPL — для научных вычислений;
• iRobot — для разработки коммерческих роботизированных устройств;
• IronPort — для реализации почтового сервера.

Literal

Например, означает, что в качестве значения ожидается только 42.
Важно, что проверяется не только равенство значения, но и его тип (например, нельзя будет использовать False, если ожидается 0). В скобках при этом можно передать несколько значений, что эквивалентно использованию Union (типы значений при этом могут не совпадать)

В скобках при этом можно передать несколько значений, что эквивалентно использованию Union (типы значений при этом могут не совпадать).

В качестве значения нельзя использоваться выражения (например, ) или значения мутабельных типов.

В качестве одного из полезных примеров использование — функция , которая ожидает конкретные значения .

Convert Python To exe Tutorial

So we have many tools to convert python files into exe files. These tools are third party modules that should be installed by yourself because it don’t came along with python itself.

Some modules using which you can convert python file into exe file are following –

• Py2exe
• Pyinstaller
• cx_Freeze

All these are easy to use but in this tutorial i will use cx_Freeze.

The reason for using cx_Freeze and not Py2exe or Pyinstaller is that  because Py2exe and Pyinstaller are not working with python(latest version) 3.5 and 3.6. If you are using python 3.4 or below versions then no issue, you can use Py2exe or Pyinstaller.

So now let’s move ahead.

 Creating New Project

So now as usual create a project on your IDE(i am using PyCharm) and create a python file inside this. so my project is like that –

Convert Python To exe Tutorial

 Installing cx_Freeze module

For installing cx_Freeze module you have to open terminal. So let’s open terminal and run the following command –

pip install cx_Freeze

Now cx_Freeze module installed successfully.

Python Program For Converting python file to exe file

Now write the following code in your python file.

from cx_Freeze import setup,Executable

setup(name = "Pandas",
      version ="1.0",
      description = " Pandas example",
      executables = 
      )

What We Did ?

• First of all we have imported setup and Executable from cx_Freeze.
• Then we have called the setup function. It has four parameters which are as follows –

1. name : It is the name we want our executable to be.
2. version : It is just a version number.
3. description : It is all the details we want to give our executable(optional).
4. executables : This is the most important part. In this you have to write Executable inside the square bracket and inside the parenthesis of Executable you have to pass the path of that file which you want to convert into exe.

(Here i have describe the full path because my file resides in another directory but if your file resides in same directory then you don’t need to pass full path) 

Running The Above Python Code

Now go to your terminal and run the following code –

python python-to-exe.py build

This will create an exe file.

Convert Python To exe Tutorial

Now you can see, a build folder has been created inside your project folder.

Convert Python To exe Tutorial

Now open the build folder, you will get something like this –

Convert Python To exe Tutorial

Now open this folder you will get following result –

Convert Python To exe Tutorial

Now you can see your exe file is successfully created.

Related Articles :

• Merge Sort Python Tutorial – An Efficient Way Of Sorting
• Selection Sort Python – A Quick Tutorial and Implementation Guide
• HTML to PDF Django Tutorial – Converting HTML to PDF
• Python Binary To Decimal Tutorial With Examples

So guys that is all about Convert Python To exe Tutorial. I hope you have enjoyed it and if you have any query regarding this then feel free to comment. And please share this post with your friends for helping me.

Что там с CI?

Appveyor

Здесь я явно указываю версию , так как по умолчанию будет использован (и так же будет использовать эту версию, хоть я явно и указал ).
Ссылка на бейдж, как обычно, добавляется в

Travis CI

(Риторический вопрос: И почему CI проектам так нравится yaml формат?)

Указываю версию , так как установить ее через корректно не получилось, а успешно создает с указанной версии.

Люди, знакомые с , могут вопросить, почему таким образом явно не указать версии python? Ведь создает автоматически и выполнит нужные команды в нем.

Причина в том, что нам нужно собрать данные по покрытию кода со всех версий. Но тесты будут запущены в разных джобах параллельно, из-за чего собрать общий отчет по покрытию не получится.

Конечно же, я уверен, что чуть больше разобравшись и это можно исправить.

По традиции, ссылка на бейдж так же добавляется в

Как тестировать?

Делаю следующую структуру проекта:

Тесты в пакет класть не буду, поэтому отделяю зёрна от плевел. Изначально папку не создавал, но дальнейшее развитие показало, что мне так удобнее оперировать. Это не обязательно, поэтому по желанию.

Для запуска решил использовать pytest — он умеет отлично работать с тестами из стандартного модуля. Выглядит, возможно, немного нелогично, но стандартный модуль для тестов мне кажется казался чуть удобнее. Сейчас бы я советовал использовать pytest стиль написания.

Но, поговаривают, что ставить (как и любые другие зависимости) в системный python — не очень умная идея…

Редакторы и IDE, разработанные для Python

PyCharm

Тип: IDE
Сайт: https://www.jetbrains.com/pycharm/

Одной из лучших полнофункциональных IDE, предназначенных именно для Python, является PyCharm. Существует как бесплатный open-source (Community), так и платный (Professional) варианты IDE. PyCharm доступен на Windows, Mac OS X и Linux.

PyCharm «из коробки» поддерживает разработку на Python напрямую — откройте новый файл и начинайте писать код. Вы можете запускать и отлаживать код прямо из PyCharm. Кроме того, в IDE есть поддержка проектов и системы управления версиями.

Преимущества: это среда разработки для Python с поддержкой всего и вся и хорошим коммьюнити. В ней «из коробки» можно редактировать, запускать и отлаживать Python-код.

Недостатки: PyCharm может медленно загружаться, а настройки по умолчанию, возможно, придётся подкорректировать для существующих проектов.

Spyder

Тип: IDE
Сайт: https://github.com/spyder-ide/spyder

Spyder — open-source IDE для Python, оптимизированная для data science. Spyder идёт в комплекте с менеджером пакетов Anaconda, поэтому вполне возможно, что он у вас уже установлен.

Что в Spyder интересно, так это то, что его целевой аудиторией являются data scientist’ы, использующие Python. Например, Spyder хорошо взаимодействует с такими библиотеками для data science, как SciPy, NumPy и Matplotlib.

Spyder обладает той функциональностью, которую вы можете ожидать от стандартной IDE, вроде редактора кода с подсветкой синтаксиса, автодополнения кода и даже встроенного обозревателя документации.

Отличительной особенностью Spyder является наличие проводника переменных. Он позволяет просмотреть значения переменных в форме таблицы прямо внутри IDE. Также хорошо работает интеграция с IPython/Jupyter.

Про Spyder можно сказать, что он более «приземлённый», чем другие IDE. Его можно рассматривать как инструмент для определённой цели, а не как основную среду разработки. Что в нём хорошо, так это, что он бесплатный, open-source и доступный на Windows, macOS и Linux.

Преимущества: вы data scientist, который пользуется Anaconda.

Недостатки: более опытные разработчики на Python могут найти Spyder недостаточно функциональным для повседневной работы и сделают свой выбор в пользу более функциональной IDE или редактора.

Thonny

Тип: IDE
Сайт: http://thonny.org/

Thonny называют IDE для новичков. Написанный и поддерживаемый Институтом информатики Тартуского университета в Эстонии, Thonny доступен на всех основных платформах.

По умолчанию Tonny устанавливается с версией Python, идущей в комплекте, поэтому вам  не понадобится устанавливать ещё что-нибудь. Продвинутым пользователям, возможно, придётся изменить эту настройку, чтобы IDE нашла и использовала уже установленные библиотеки.

Преимущества: вы начинающий Python-программист и вам нужна IDE, с которой можно сразу идти в бой.

Недостатки: продвинутым пользователям будет недостаточно функциональности, а встроенный интерпретатор они заменят. Кроме  того, учитывая новизну IDE, могут возникнуть проблемы, решения которых на данный момент нет.

Major new features of the 3.8 series, compared to 3.7

• PEP 572, Assignment expressions
• PEP 570, Positional-only arguments
• PEP 587, Python Initialization Configuration (improved embedding)
• PEP 590, Vectorcall: a fast calling protocol for CPython
• PEP 578, Runtime audit hooks
• PEP 574, Pickle protocol 5 with out-of-band data
• Typing-related: PEP 591 (Final qualifier), PEP 586 (Literal types), and PEP 589 (TypedDict)
• Parallel filesystem cache for compiled bytecode
• Debug builds share ABI as release builds
• f-strings support a handy specifier for debugging
• is now legal in blocks
• on Windows, the default event loop is now
• on macOS, the spawn start method is now used by default in
• can now use shared memory segments to avoid pickling costs between processes
• is merged back to CPython
• is now 40% faster
• now uses Protocol 4 by default, improving performance

There are many other interesting changes, please consult the «What’s New» page in the documentation for a full list.

У Python много готовых библиотек для решения задач

Библиотеками в программировании называют инструменты для решения конкретных типов задач. Вот несколько примеров популярных библиотек для Python:

Pygame. Библиотека для создания небольших игр и мультимедийных приложений.

NumPy. Библиотека для работы с искусственным интеллектом и машинным обучением. Используется для сложных математических вычислений.

Pandas. Библиотека для работы с большими данными.

SQLAlchemy. Библиотека для работы с базами данных.

Django, Flask. Библиотеки для разработки серверной части приложений.

Наличие библиотек значит, что под каждую задачу есть свой инструмент. Придумывать что-то сложное с нуля не придется.

Как используется Python

Его можно встретить в вебе и на мобильных устройствах, в приложениях и решениях, связанных с машинным обучением (нейросети и искусственный интеллект), а также в качестве встроенной системы.

Веб-разработка

Чаще всего Python используется в веб-разработке. Для работы с ним подключают фреймворки: Pyramid, Pylons, TurboGears, Flask, CherryPy и — самый популярный — Django.

Существуют и движки для создания сайтов на Python:

• Abilian SBE;
• Ella;
• Saleor;
• Wagtail;
• Django-CMS.

Также на Python пишут парсеры для сбора информации в интернете.

Программы

Хоть язык не компилируется, с помощью него создают десктопные программы. Вот, к примеру, что было разработано на Python:

• GIMP — визуальный редактор на Linux;
• Ubuntu Software Center — центр приложений в ОС Ubuntu (один из дистрибутивов Linux);
• BitTorrent до 6 версии — менеджер торрент-закачек (позже программу переписали на C++, но сети peer-to-peer всё ещё работают на Python);
• Blender — программа для создания 3D-графики.

Мобильные приложения

Мобильная разработка на Python менее популярна. Для Android чаще пишут на Java, C#, C++ или Kotlin, а для iOS — на Swift или Objective-C. На Python обычно программируют серверную часть приложения. Например, клиент Instagram для iOS написан на Objective-C, а сервер — на Python.

Игры

Многие компьютерные игры были полностью или частично написаны на Python. Существует заблуждение, что этот язык не подходит для серьёзных проектов, но на самом деле он использовался в разработке таких хитов, как:

• Battlefield 2;
• World of Tanks;
• Civilization IV;
• EVE Online.

Несмотря на возможность реализации пользовательского интерфейса и работы с графикой, на Python в основном пишут скрипты — например, взаимодействия персонажей, запуска сцен, а также обработки событий.

Встроенные системы (embedded systems)

На Python разрабатывают встроенные системы для различных устройств. Например, язык прижился в Raspberry Pi (компьютер размером с карту памяти) и в «Сбербанке» для управления банкоматами.

Еще проекты со встроенной системой на Python:

• The Owl Embedded Python System;
• Python Embedded Tools;
• Embedded Python.

Язык применяется во встроенных системах станков с ЧПУ, средствах автоматического регулирования (температуры, расхода жидкостей, давления и так далее) и в телекоммуникационном оборудовании.

python сканер

Security Task Manager показывает все запущенные сервисы Windows, включая внедренные скрытые приложения (например, мониторинг клавиатуры или браузера, авто вход). Уникальный рейтинг надежности указывает на вероятность того, что процесс потенциально может быть вредоносной программой-шпионом, кейлоггером или трояном.

Бесплатный aнтивирус находит и удаляет неактивные программы-шпионы, рекламу, трояны, кейлоггеры, вредоносные и следящие программы с вашего жесткого диска. Идеальное дополнение к Security Task Manager.

Reimage бесплатное сканирование, очистка, восстановление и оптимизация вашей системы.

Другие процессы

snz.exe tvcapsvc.exe toolbarhelper.exe python.exe citivan.exe ssfoldertray.exe screensplitterhook64app.exe arrmeapsie64.exe bblauncher.exe windowservice.exe lxczcoms.exe

Какой Python выбрать

«Питонов» существует много. Так называют и абстрактный интерфейс, и различные реализации (имплементации) Python. Главное, что следует понять: Python — это именно интерфейс. И CPython — эталонная реализация Python, которая считается стандартом де-факто. Но есть и другие реализации: Jython, PyPy, IronPython.

На Python отсутствуют ANSI, ISO или другие официальные стандарты. Их роль выполняет CPython. Эта реализация написана на C, и часто её называют просто Python. Поэтому вопрос «Как скачать Python?» обычно подразумевает установку реализации СPython.

СPython компилирует исходный код Python в байт-код, а затем интерпретирует этот байт-код, запуская его на виртуальной машине. В файлах с расширением .py хранится исходный код программ, а в файлах с расширением .pyc — «промежуточный» код.

Исходник Python можно писать хоть в «Блокноте» Windows, неважно. Цифровой код обработают все вышеупомянутые компиляторы и интерпретаторы

Пусть они сгенерируют совершенно разный байт-код, но результаты выполнения программы не будут различаться.

Исходный код обрабатывают разные компиляторы/интерпретаторы, но результат выполнения программы одинаков. Иллюстрация: Toptal