Реализации Python — от CPython до браузера

1. CPython — стандартная реализация Python

1. Введение: что такое CPython и почему это "дефолт"
2. От исходного кода до байткода: пайплайн выполнения
3. Как работает интерпретатор (eval loop)
4. Роль GIL (Global Interpreter Lock)
5. Как устроена память и сборка мусора
6. Примеры из dis и inspect
7. Заключение: плюсы, минусы, где использовать

2. PyPy — быстрый Python с JIT-компилятором

1. Что такое PyPy и зачем он нужен
2. Что такое JIT-компиляция и как она работает
3. Сравнение производительности с CPython
4. Ограничения и совместимость
5. Примеры ускорения на практике
6. Когда использовать PyPy

3. MicroPython — Python на микроконтроллерах

1. Зачем нужен Python на микроконтроллерах
2. Архитектура MicroPython
3. Поддерживаемые устройства (ESP32, STM32, и т.д.)
4. Отличия от CPython (например, отсутствие asyncio)
5. Примеры: управление светодиодами, сенсорами
6. Когда и зачем использовать MicroPython

4. CircuitPython — Python для электроники и обучения

1. Откуда взялся CircuitPython
2. Отличия от MicroPython
3. Поддерживаемые платы и экосистема Adafruit
4. Особенности: работа с USB, простота
5. Пример: «Hello, LED!» с CircuitPython
6. Для кого подходит

5. Jython — Python на Java

1. Что такое Jython и где используется
2. Преимущества: доступ к Java-библиотекам
3. Ограничения: отсутствие Python 3, GIL
4. Установка и пример использования
5. Когда Jython оправдан

6. IronPython — Python на .NET

1. Что такое IronPython
2. Примеры использования с .NET-библиотеками
3. Совместимость с CPython
4. Ограничения и статус проекта
5. Для чего подходит

7. Stackless Python — Python без стека?

1. Зачем нужен Stackless
2. Микропотоки и как они работают
3. Примеры и преимущества
4. Почему не стал мейнстримом
5. Где может быть полезен

8. Brython — Python в браузере

1. Что такое Brython и зачем он нужен
2. Как работает (transpile в JavaScript)
3. Ограничения и особенности
4. Примеры: интерактивная веб-страница на Python
5. Альтернативы и сравнение

9. Transcrypt — Python как замена JavaScript

1. Что такое Transcrypt
2. Преимущества: типизация, модульность
3. Как устроена трансляция в JS
4. Пример веб-приложения
5. Сравнение с Brython

10. Nuitka — компиляция Python в C++

1. Что делает Nuitka
2. Поддержка Python 3.x и библиотек
3. Пример: компиляция скрипта в exe
4. Производительность и обфускация
5. Когда стоит использовать

🐍 CPython — как работает "стандартный" Python

Когда мы говорим "Python", чаще всего имеем в виду CPython — основную и официальную реализацию языка программирования Python. Она написана на языке C и именно она запускается при вводе команды python в терминале на большинстве компьютеров.

Разберёмся, как устроена эта реализация изнутри, и что происходит, когда мы запускаем Python-код.

🔧 Что такое CPython?

CPython — это:

• Интерпретатор Python-кода (то есть исполняет его напрямую),
• Компилятор из Python в байткод (внутреннее представление),
• Среда выполнения (выполняет байткод и управляет памятью, потоками и т.д.).

Эта реализация разрабатывается официальной командой Python и служит эталоном для других реализаций.

🔁 Как работает выполнение кода

CPython проходит несколько этапов при запуске Python-кода:

1. Парсинг
   Исходный код (например, script.py) превращается в дерево разбора (AST).
2. Компиляция в байткод
   AST компилируется в байткод — инструкции, понятные интерпретатору CPython.
3. Выполнение байткода
   Байткод исполняется специальной машиной — eval loop — интерпретатором, написанным на C.

Пример байткода можно увидеть с помощью модуля dis:

import dis

def hello():
    print("Привет, Python!")

dis.dis(hello)

🔄 Eval loop и байткод

"Сердце" CPython — это интерпретационный цикл (ceval.c). Он читает байткод построчно, интерпретирует команды (LOAD_CONST, CALL_FUNCTION, и т.д.) и выполняет нужные действия на C-уровне.

Каждое выражение Python (даже простое x = 1) превращается в последовательность таких инструкций. Именно они исполняются во время работы программы.

Байткод — это как секретный язык котов. Вы пишете print("мяу"), а интерпретатор понимает это как серию непонятных "мяу"-команд (LOAD_CONST, CALL_FUNCTION и т.д.).
Только CPython знает, как на них правильно реагировать.

🔒 GIL — Global Interpreter Lock

CPython использует глобальную блокировку интерпретатора (GIL) — механизм, который позволяет только одному потоку выполнять байткод в конкретный момент времени.

Это:

• Обеспечивает безопасность доступа к памяти,
• Но ограничивает многопоточность на уровне CPU.

Поэтому для параллельных задач в Python чаще используют многопроцессность (multiprocessing) или асинхронность (asyncio).

GIL — это как кот, который лёг на клавиатуру и не пускает других пользователей:
«Сначала я — потом, может быть, кто-то ещё». Даже если вас 8, он говорит: «Мяу. Жди».

🧹 Управление памятью и сборка мусора

CPython использует:

• Счётчик ссылок — как только на объект не ссылается ни одна переменная, он удаляется,
• Циклический сборщик мусора — на случай, если есть циклы ссылок.

Эта система проста и понятна, но в редких случаях может приводить к утечкам памяти, если забывать об очищении ресурсов.

В CPython есть "счётчик ссылок": если на объект больше никто не смотрит — он отправляется «в мусорный лоток».
А если объекты ссылаются друг на друга? Тут уже нужен настоящий уборщик, который зачищает сложные «мусорные клубки».

✅ Плюсы и минусы CPython

Плюсы:

• Стандартизированная реализация,
• Большая экосистема библиотек (всё ориентировано на CPython),
• Хорошая совместимость и поддержка.

Минусы:

• Невысокая производительность по сравнению с JIT-интерпретаторами (например, PyPy),
• GIL ограничивает использование многопоточности на многоядерных системах.

🧠 Заключение

CPython — это основа всего Python-мироздания. Он прост в использовании, понятен в изучении и максимально стабилен. Если вы пишете на Python — почти наверняка вы используете именно CPython.

Но понимание его внутренних механизмов — от байткода до GIL — даёт вам реальное преимущество. Вы начинаете думать как интерпретатор, писать более эффективный код и лучше понимать ограничения.

🚀 PyPy — быстрый Python (почти как кот, увидевший открытый холодильник)

Python часто ругают за медлительность. Но что, если бы у нас был Python, который думает быстрее, не тормозит и вообще летает?
Такой Python существует — и зовут его PyPy.

🐾 Что такое PyPy?

PyPy — это реализация Python, написанная на подмножестве Python (RPython), которая использует JIT-компиляцию для ускорения работы кода.

RPython (Restricted Python) — это ограниченная версия Python, на которой написан сам PyPy.
Она проста для анализа и может быть скомпилирована в C, что позволяет создавать быстрые интерпретаторы. RPython — это как строго воспитанный кот: делает только то, что ему разрешено, но зато быстро и предсказуемо 🐈‍⬛

JIT = Just-In-Time = «прямо во время выполнения». Он компилирует горячие участки кода в машинные инструкции на лету, что делает их намного быстрее.

CPython — это кот, который сначала смотрит, потом думает, потом идёт.
PyPy — кот, который сразу мчится, если видел это движение уже сто раз.

🧠 Как работает JIT?

В отличие от CPython, который всегда интерпретирует байткод, PyPy анализирует, какие участки кода повторяются, и превращает их в нативный машинный код. То есть, буквально:

1. Сначала код выполняется "по-старинке".
2. PyPy замечает, что вы вызываете одну и ту же функцию 1000 раз.
3. Он компилирует её в машинный код.
4. Следующие вызовы — летят.

📊 Насколько быстрее?

В среднем — в 4–10 раз быстрее, особенно на числовом коде, алгоритмах и долгих циклах.
Простой пример: на PyPy сортировка больших списков или вычисление чисел Фибоначчи происходит значительно быстрее, чем в CPython.

🧪 Пример сравнения

import time

def slow_fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return slow_fib(n-1) + slow_fib(n-2)

start = time.time()
print(slow_fib(30))
print("Время:", time.time() - start)

На CPython: 0.4–0.6 секунд
На PyPy: 0.05–0.1 секунд

Почувствуйте разницу: кот с GIL и кот с турбонаддувом 😼

😼 Совместимость и ограничения

• PyPy почти полностью совместим с Python 3 (особенно 3.9–3.10).
• Работает с большинством библиотек, если они не используют C-расширения.
• numpy, pandas и другие нативные модули могут вести себя по-разному (хотя есть поддержка через micronumpy).

⚠️ Когда PyPy — не лучший выбор?

• Если вы используете много библиотек с C-интерфейсами (например, scipy),
• Если вам нужен максимальный контроль над GIL или памятью,
• Если ваш скрипт запускается один раз и сразу завершается (JIT не успевает разогнаться).

PyPy — это как кот, который сначала лениво наблюдает, а потом, научившись, начинает прыгать точно, быстро и с идеальным расчётом. Он медленно стартует, но потом не остановить!

✅ Вывод

Если ваш код долго работает, активно использует циклы или обрабатывает большие объёмы данных — PyPy может подарить вам ускорение без переписывания кода.

Это как заменить сонного кота на реактивного тигра… всё ещё пушистого, но намного шустрее 😸

🧩 MicroPython — когда Python помещается в карман (и на микроконтроллер)

Python — это удобно, читаемо и приятно. А что если запускать его не на компьютере, а... на плате размером с ноготь?
В этом и есть магия MicroPython — версии Python, которая живёт внутри микроконтроллеров.

🔧 Что такое MicroPython?

MicroPython — это реализация Python 3, написанная с нуля на C, чтобы работать на устройствах с:

• очень маленьким объёмом памяти (от 256 КБ),
• низким энергопотреблением,
• отсутствием полноценной ОС.

Он поддерживает большинство базовых возможностей Python: переменные, функции, классы, try/except, списки, словари и даже async.

🐱 Сравнение:
CPython — это кот-домосед на диване с 16 ГБ RAM.
А MicroPython — уличный кот-экстремал, который живёт в 256 КБ и управляет светодиодами.

🧠 Как он работает?

Внутри платы (например, ESP32, STM32 или Raspberry Pi Pico):

1. Вы загружаете прошивку MicroPython.
2. Подключаетесь через USB или Wi-Fi.
3. Пишете Python-код прямо в текстовом редакторе.
4. Котик-микроконтроллер исполняет команды в реальном времени: мигает светодиодами, читает датчики, управляет моторчиками.

💡 Пример кода (потребуется микроконтроллер или отладочная плата)

from machine import Pin
from time import sleep

led = Pin(2, Pin.OUT)

while True:
    led.value(not led.value())
    sleep(0.5)

⚙️ Отличия от CPython

MicroPython — это не просто уменьшенная копия Python, а полностью переписанная реализация с прицелом на компактность и работу с "железом". Вот главные отличия:

• Урезанный стандартный модуль
  В MicroPython нет многих привычных модулей из стандартной библиотеки CPython, таких как os, threading, multiprocessing, ssl, subprocess. Вместо этого он предлагает специализированные модули: machine, utime, network, которые дают доступ к низкоуровневому управлению пинами, I2C, SPI и другими периферийными интерфейсами.
• Ограниченная память и ресурсы
  MicroPython работает в условиях жёстких ограничений: 256–512 КБ флеш-памяти и 16–64 КБ оперативки — это норма. Поэтому часть функциональности Python либо отсутствует, либо реализована проще и компактнее.
• Отсутствие C-расширений
  В CPython можно подключать библиотеки, написанные на C или C++ (например, numpy, scipy). В MicroPython такой возможности нет: все модули либо встроены, либо пишутся отдельно под каждую платформу.
• Асинхронность ограничена
  В MicroPython есть uasyncio, но он сильно проще стандартного asyncio. Это облегчённая версия, рассчитанная на микрозадачи, типа мигания светодиодами и обработки простых событий.
• Совместимость не 100%
  MicroPython старается быть максимально близким к синтаксису Python 3, но некоторые особенности могут отличаться. Например, set, dict, list и другие встроенные типы могут вести себя немного иначе из-за внутренней оптимизации.

📌 В MicroPython часто нет os, socket, threading — зато есть machine.Pin, I2C, UART, и другие низкоуровневые вещи.

⚡ Где применяется?

• Умный дом (управление светом, датчиками движения)
• DIY-роботы и игрушки
• Носимые устройства
• Метеостанции, трекеры, будильники, музыкальные коробки

Это как если бы кот управлял домом — включает лампы, открывает жалюзи и шпионит за пылесосом-роботом 😼

🐾 Кошачий факт:

MicroPython — это как котёнок с огромным интеллектом в маленьком теле. Он может и пищать, и светить, и считать, — при этом умещаясь в памяти, где обычный Python даже не загрузился бы.

✅ Вывод

MicroPython — это магия Python, которая помещается в чип размером с пуговицу.
Если хочешь управлять реальным миром с помощью знакомого кода — это идеальный выбор.

✨ CircuitPython — Python, который можно подключить по USB

Когда хочется программировать железо — но без боли и дебаггера — приходит он: CircuitPython, младший брат MicroPython, но с душой учителя.

Созданный Adafruit, он делает программирование железа таким же простым, как копировать файлы на флешку.

🧩 Что такое CircuitPython?

CircuitPython — это форк MicroPython от компании Adafruit, с акцентом на:

• простоту и обучение,
• доступность для новичков,
• удобную работу через USB (без драйверов и терминалов),
• поддержку плат Adafruit (и не только).

🐱 Образно:
Если MicroPython — это кот-инженер с отвёрткой и очками,
то CircuitPython — это кот-преподаватель, который говорит: «Пиши, не бойся, я помогу!»

🔌 Как это работает?

1. Вы подключаете плату (например, Adafruit Feather, Trinket или даже Raspberry Pi Pico с портом).
2. Она определяется как обычная флешка.
3. Вы открываете файл code.py, пишете туда Python-код, сохраняете — и всё! Код тут же начинает работать на плате.

Никаких IDE, терминалов, прошивок — просто drag-and-drop 🧙‍♀️

🧪 Пример кода (моргаем светодиодом)

import board
import digitalio
import time

led = digitalio.DigitalInOut(board.D13)
led.direction = digitalio.Direction.OUTPUT

while True:
    led.value = True
    time.sleep(0.5)
    led.value = False
    time.sleep(0.5)

Сохранили — и диод зажёгся. Ура! 🐾

🧠 В чём отличия от MicroPython?

• 📁 Флеш-диск с кодом — самый простой способ начать. MicroPython требует REPL или загрузки прошивки.
• 📦 Файловая система работает «из коробки», можно просто скидывать шрифты, изображения, WAV-файлы.
• 🎯 Максимальная дружелюбность — понятные ошибки, автозапуск кода, хорошая документация.
• 🧩 Чуть меньше гибкости, чем MicroPython: меньше настроек, меньше доступа к низкоуровневому железу.

CircuitPython делает акцент на «быстрый старт», а MicroPython — на «гибкость и контроль».

🐾 Кошачий факт:

CircuitPython — это котёнок-учитель: терпеливый, с указкой, и всегда готов объяснить, почему у тебя IndentationError, а не просто «шипеть» на твой код 😸

🧰 Для чего он подходит?

• Обучение Python с нуля
• Создание интерактивных проектов (свет, звук, кнопки)
• Работа с детьми, школами, хакатонами
• Быстрый прототипинг

🧩 Поддержка плат

CircuitPython работает на десятках плат:

• Adafruit Feather, Trinket, ItsyBitsy
• Raspberry Pi Pico
• Некоторые STM32 и ESP32 (через unofficial builds)

✅ Вывод

CircuitPython — это Python, который буквально можно «подключить и писать». Он идеально подходит для обучения, первых шагов в электронике, или просто весёлых DIY-проектов.

Меньше настроек, больше "работает из коробки" — кот-репетитор, а не инженер.

☕ Jython — когда Python говорит на языке Java

Представьте себе: вы пишете на Python, а используете библиотеки из Java. Работает внутри JVM, запускается как .jar, и вообще — Python среди Java-разработчиков.
Это не фантастика, это — Jython.

🧠 Что такое Jython?

Jython — это реализация Python, написанная на Java. Она работает внутри JVM (Java Virtual Machine) и позволяет:

• писать Python-код,
• вызывать Java-классы и библиотеки напрямую,
• встраивать Python в Java-приложения.

🐱 Сравнение:
CPython — это кот, который живёт сам по себе.
Jython — кот, который поселился в доме Java и говорит с ним на одном языке.

🔗 Как это работает?

Когда вы запускаете Python-скрипт через Jython:

1. Скрипт транслируется в байткод JVM (не CPython-байткод!),
2. Этот байткод выполняется внутри Java-машины (JVM),
3. Вы можете свободно импортировать Java-классы, создавать GUI через Swing или подключаться к JDBC-базам данных.

from java.util import Date

now = Date()
print("Сейчас:", now)

Этот код использует Java-класс Date, написан на Python — магия!

🎒 Когда и зачем использовать Jython?

• Встроить скрипты на Python в существующее Java-приложение,
• Дать пользователям возможность писать плагины на Python (а внутри — Java API),
• Использовать богатую Java-библиотеку (Swing, JDBC, Apache POI и т.д.) в Python-коде.

⚠️ Ограничения Jython

• ❌ Нет поддержки Python 3 — только Python 2.7 (да, это больно).
• ❌ Нельзя использовать модули на C (например, numpy, scipy),
• ❌ Проект развивается медленно (но всё ещё используется в нишевых задачах).

🐾 Факт: Jython — как пожилой кот, который всё ещё ловит мышей… но только старых мышей, без async и f-строк 🐈

📦 Где это может пригодиться?

• Финансовые/корпоративные Java-приложения с встраиваемыми скриптами,
• Игровые движки на Java с Python-модулями,
• Встраиваемые консоли и инструменты автоматизации на Python внутри Java GUI.

✅ Вывод

Jython — это Python, который живёт в мире Java. Он не самый современный, но полезный, если нужно объединить удобство Python с мощью Java-библиотек.
Если вы работаете в Java-экосистеме — Jython может стать вашим пушистым помощником 🐾

🛠️ IronPython — Python, который дружит с .NET

Хочешь писать на Python, но использовать библиотеки .NET и компоненты C#?
IronPython — реализация Python для платформы .NET. Это мост между миром питона и экосистемой Microsoft.

🤖 Что такое IronPython?

IronPython — это реализация Python, написанная на C#, которая работает внутри CLR (Common Language Runtime) — «сердца» .NET.

Это значит, что:

• Python-код компилируется в .NET-байткод,
• можно напрямую использовать классы и библиотеки C#/.NET,
• Python отлично встраивается в приложения на C# и WPF.

🐱 Образно:
CPython — кот-одиночка.
IronPython — кот, который живёт в Windows-доме, говорит по-C#ски и дружит с Visual Studio 😼

🧪 Пример кода: вызов .NET-библиотеки

import clr
clr.AddReference("System.Windows.Forms")
from System.Windows.Forms import Form, Label, Application

form = Form(Text="Привет из IronPython!")
label = Label(Text="Да, это Python в .NET")
form.Controls.Add(label)
Application.Run(form)

Это окно Windows, созданное… Python-кодом! 🪟🐍

🌍 Где это полезно?

• Когда нужно встроить Python в .NET-приложение
• Если хочется давать пользователям писать скрипты на Python, используя API на C#
• Для создания GUI-приложений с WPF или WinForms + логикой на Python
• В автоматизации тестирования и утилитах для Windows-среды

⚠️ Ограничения IronPython

• ❌ Поддержка Python 3 только в разработке (официально поддерживает Python 2.7)
• ❌ Нет доступа к модулям с C-расширениями (numpy, pandas, и т.д.)
• ⚙️ Требует .NET среду (Windows, либо .NET Core / Mono для Linux/macOS)

🐾 Факт: IronPython — это как кот, который не просто живёт в Windows-доме, но и умеет включать свет через C#.

✅ Вывод

IronPython — это отличное решение, если вы работаете с .NET и хотите всю мощь Python внутри. Он не для научных расчётов или AI, но для автоматизации, GUI и встраивания — просто пушка.

Это не просто Python — это Python в костюме от Microsoft 🧑‍💼🐍

🧵 Stackless Python — Python без стека (ну почти)

Python ассоциируется с простотой... но что, если нужно миллионы параллельных задач, без перегрева и краха памяти?
Stackless Python — это реализация CPython, которая позволяет запускать огромное количество "микрозадач", не создавая для каждой отдельный стек ОС.

❓ Что это вообще такое?

Stackless Python — это модифицированная версия CPython с поддержкой:

• Микропотоков (microthreads / tasklets),
• Сверхлёгкого переключения контекста без использования стека ОС,
• Массовой параллельности без потоков ОС.

🐱 Образно:
Обычный Python — это кот, который обрабатывает каждую задачу последовательно.
Stackless — это кот-иллюзионист: делает вид, что выполняет сто задач одновременно, но при этом ни разу не уронил стек.

🔧 Как это работает?

В Stackless Python реализована собственная система микрозадач — tasklet’ов, между которыми интерпретатор переключается вручную, без участия операционной системы.

Это:

• быстрее, чем threading,
• легче, чем multiprocessing,
• не требует GIL-а между tasklet'ами (всё работает внутри одного потока).

Пример:

import stackless

def task(name):
    for i in range(3):
        print(f"{name}: {i}")
        stackless.schedule()

stackless.tasklet(task)("Кот 1")
stackless.tasklet(task)("Кот 2")
stackless.run()

Это создаст два "тасклета", которые поочерёдно выполняются, но без настоящей многопоточности.

📦 Где это полезно?

• MMO-игры (например, EVE Online использует Stackless Python на серверной стороне),
• симуляции с тысячами агентов,
• параллельные системы в одном потоке (когда потоки ОС — дорого и сложно).

⚠️ Ограничения

• Базируется на старой версии CPython (обычно 3.7 или ниже),
• Совместимость с библиотеками может быть не полной,
• Проект не так активно развивается,
• Не масштабируется на многоядерные системы (всё в одном потоке).

🐾 Кошачий факт: Stackless — как кот, который делает вид, что спит, но на самом деле успевает следить за всеми мышами в комнате одновременно 😼

✅ Вывод

Stackless Python — это не замена CPython, а его "спецназ-вариант" для задач, где важно много параллельных процессов без лишней нагрузки.
Он не про модную асинхронность и не про многопоточность, а про минимализм и контроль.

Если вам нужен Python, который умеет "прыгать между задачами, как ниндзя-кот" — Stackless ваш выбор 🐈‍⬛🥷

🌐 Brython — когда Python запускается в браузере

Все мы привыкли, что для фронтенда нужен JavaScript. Но что если ты Python-разработчик и хочешь писать веб-интерфейсы без console.log() и function()?
Скажи привет Brython — Python, который живёт в браузере.

🧠 Что такое Brython?

Brython (Browser + Python) — это интерпретатор Python, написанный на JavaScript, который работает прямо в браузере. Он позволяет:

• писать frontend-код на Python,
• взаимодействовать с DOM (HTML-элементами),
• обрабатывать события, клики, формы и всё остальное.

🐱 Образно:
Brython — это кот, который влез в окно браузера и начал мяукать на Python, но при этом все его команды выполняет JavaScript 😸

🔧 Как это работает?

1. В HTML-файл подключается brython.js
2. Внутри <script type="text/python"> пишется Python-код
3. Brython «на лету» интерпретирует Python и вызывает соответствующий JavaScript-код

Пример:

<script type="text/python">
from browser import document, alert

def on_click(event):
    alert("Мяу! Кнопка нажата!")

document["my_button"].bind("click", on_click)
</script>

<button id="my_button">Нажми меня</button>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/brython@3.11.0/brython.min.js"></script>
<script> brython() </script>

Кнопка будет работать — и всё это написано на Python, а не на JS!

📦 Что поддерживает?

Brython реализует почти весь Python 3, включая:

• списки, словари, множества, классы, наследование,
• генераторы, декораторы, контекстные менеджеры,
• async/await, math, random, time, re и многое другое.

Также есть модуль browser для работы с DOM, ajax — для запросов и т.п.

🐾 Преимущества

• Можно писать frontend на Python (без JS),
• Отлично подходит для образовательных проектов, интерактивных уроков, визуальных демонстраций,
• Быстрый старт: никаких сборок, Webpack и NPM.

Brython — идеальный вариант, если ты Python-разработчик, но хочешь сделать простой интерактивный веб-проект.

⚠️ Недостатки

• Не такой быстрый, как нативный JavaScript (всё же это интерпретация),
• Не работает с Python-модулями, которые используют C (например, numpy, pandas),
• Большой скрипт (brython.js ≈ 500 КБ) — не для супер-лёгких сайтов,
• Не совместим с фреймворками типа React/Vue (но и не конкурирует с ними напрямую).

🐱 Кошачий факт:

Brython — это как кот, который неожиданно вылез из окна браузера и стал царапать кнопки HTML, но делает это изящно и по-питоновски 🐾

✅ Вывод

Brython — отличная возможность использовать любимый Python в мире браузеров.
Он не заменит полноценный фронтенд-фреймворк, но идеально подойдёт для:

• демонстраций,
• визуальных интерактивов,
• обучающих проектов,
• быстрого прототипирования.

Хочешь показать что-то в браузере — но на Python? Brython говорит: «Мяу, запускай!»

🔄 Transcrypt — когда Python становится JavaScript-ом

Иногда хочется писать веб-интерфейсы на Python, но при этом получить настоящий, быстрый JavaScript-код на выходе.
И вот тут появляется Transcrypt — компилятор, превращающий Python в компактный JS.

🧠 Что такое Transcrypt?

Transcrypt — это компилятор, который преобразует Python-код в оптимизированный JavaScript.
То есть вы пишете на Python, нажимаете компиляцию — и получаете JS-файл, готовый к запуску в браузере.

🐱 Образно:
Brython — это кот-переводчик, который стоит между Python и браузером и всё объясняет в реальном времени.
А Transcrypt — кот-хакер, который заранее переводит весь ваш код на JavaScript и исчезает в темноте 🐈‍⬛💻

🔧 Как это работает?

1. Вы пишете Python-код (с некоторыми ограничениями),
2. Компилируете его командой: transcrypt my_script.py
3. Получаете:
• my_script.js — готовый к использованию,
• можно подключить к HTML, как обычный JS-файл.

Пример:

def greet(name):
    print(f"Привет, {name}!")

greet("мир")

После компиляции это будет валидный, оптимизированный JS-код.

⚡ Преимущества

• Компилируется в быстрый, нативный JavaScript,
• Поддерживает модули ES6, классы, наследование, f-строки, списковые включения и др.,
• Можно использовать import и разносить код по файлам,
• Отлично подходит для SPA, веб-приложений и интерактивных интерфейсов.

В отличие от Brython, здесь не нужно тянуть весь интерпретатор в браузер — всё уже готово заранее.

🚧 Ограничения

• Поддерживается не весь Python — только подмножество (без async, with, yield from и т.д.),
• Нет доступа к стандартной Python-библиотеке (os, socket, sqlite и т.д.),
• Некоторые конструкции нужно писать по-особому (например, range() реализован иначе),
• Требует сборки и окружения (в отличие от "вставил и запустил", как у Brython).

🐾 Кошачий факт:

Transcrypt — это кот-ниндзя, который переодевается в JavaScript, чтобы без шума выполнять питоновскую миссию в браузере. Быстрый, тихий, почти незаметный 🐈‍⬛

✅ Вывод

Transcrypt — отличный выбор, если вы:

• хорошо знаете Python,
• хотите писать frontend-приложения,
• и не хотите мириться с console.log() каждый день.

Если Brython — идеален для обучения и простоты, то Transcrypt — это инструмент для "боевого" фронтенда на Python, с хорошей скоростью и архитектурой.

⚙️ Nuitka — Python, который становится .exe

Python — прекрасен, но иногда хочется:

• сделать один исполняемый файл без зависимостей,
• ускорить выполнение кода,
• или хотя бы скрыть исходники.

Для этого есть Nuitka — компилятор, который превращает Python-код в C++ и собирает полноценные бинарники: .exe, .bin, .so.

🧠 Что такое Nuitka?

Nuitka — это компилятор, написанный на Python, который:

• принимает ваш .py-файл,
• компилирует его в C++ код,
• собирает исполняемый файл с помощью компилятора (gcc, clang, MSVC),
• результат — бинарник, не требующий Python-интерпретатора.

🐱 Образно:
CPython — это кот, который интерпретирует команды «по ходу».
Nuitka — кот, который заранее всё продумал, собрал чемодан и выехал готовым на дело.

🔧 Как использовать?

pip install nuitka
nuitka --onefile my_script.py

Результат: my_script.exe или my_script (для Linux/macOS) — запускается без Python, даже на машине без установленного интерпретатора.

⚡ Преимущества

• ✅ Реальный бинарник — удобно для распространения программ.
• 🚀 Оптимизация — ваш Python-код может реально работать быстрее.
• 🔒 Скрытие исходников — защита от копипастеров.
• 💼 Работает с любыми библиотеками (включая numpy, pandas, PyQt, requests и т.д.)

🐢 Насколько быстрее?

• Nuitka не превращает Python в C "напрямую", как Cython.
• Он всё равно использует CPython внутри, но оборачивает его так, чтобы убрать лишние накладные расходы.
• Скорость увеличивается, особенно в:
• больших проектах,
• циклах, алгоритмах,
• коде с интенсивной логикой.

Но чудес не ждите — это не JIT, как в PyPy.

📦 Поддержка библиотек

Работает почти со всеми модулями, включая:

• Научные (numpy, scipy, matplotlib),
• Сетевые (requests, aiohttp),
• GUI (tkinter, PyQt, wxPython),
• И даже с asyncio, threading, multiprocessing.

⚠️ Ограничения

• Компиляция требует установки компилятора (gcc, clang, MSVC),
• Финальный .exe может весить 20–100 МБ (включает весь Python-рут),
• Компиляция не всегда быстрая — на больших проектах может занимать минуты,
• Обфускация кода ограничена — для полной защиты лучше использовать доп. инструменты.

🐾 Кошачий факт:

Nuitka — это как кот, который не только прочитал инструкцию, но ещё и сшил себе броню, налил кофе, и теперь готов запускаться в любой операционной системе как самостоятельный боец 🐱🛡️

✅ Вывод

Nuitka — мощный инструмент для тех, кто хочет:

• собрать standalone-программу,
• ускорить Python-код,
• или доставлять приложения без необходимости ставить Python.

Если вы делаете десктоп-программу, CLI-утилиту или просто хотите «упаковать» скрипт для друга без знания pip — Nuitka сделает это красиво.