Jython是Python语言在JVM上的完整实现，语法与CPython一致但运行于JVM、依赖Java环境、可调用Java类库、无GIL支持真并发、仅兼容Python 2.7且无法使用C扩展包。
Jython 不是另一个“Python 版本”，而是 Python 语言在 Java 虚拟机（JVM）上的完整实现。它和我们日常说的“Python”（通常指 CPython）本质相同、语法一致，但运行环境、能力边界和适用场景有明显区别。
运行平台不同：JVM vs 系统原生
CPython 直接编译成 C 代码，在操作系统上原生运行，支持 Windows/Linux/macOS 等所有主流平台，只要装了解释器就行。
Jython 必须依赖已安装的 JVM，程序最终编译为 .class 字节码，由 JVM 加载执行。没有 Java 环境就完全跑不起来。
能调用的库完全不同
CPython 可以自由使用海量 PyPI 包（如 NumPy、Pandas、scikit-learn），因为它们大多基于 C 扩展或纯 Python 实现。
Jython 无法使用任何含 C 扩展的包（比如几乎所有科学计算库），但它可以直接 import 和调用任意 Java 类、JAR 包（如 Apache Commons、Weka、Spring 工具类）。
简单说：CPython 拥抱 Python 生态，Jython 拥抱 Java 生态。
多线程与性能表现差异明显
CPython 受 GIL（全局解释器锁）限制，多线程无法真正并行 CPU 密集任务。
Jython 没有 GIL，线程可真正并发，能更好利用多核——这点在 Java 应用嵌入脚本或高并发服务中很实用。
不过整体执行速度上，CPython 仍普遍更快；Jython 的优势在于 JVM 的 JIT 优化、内存管理（比如处理超大字典时更稳），以及与 Java 服务共部署时的低耦合开销。
版本兼容性与更新节奏不一致
目前稳定版 Jython 是 2.7.2（对应 CPython 2.7），官方对 Python 3 的支持仍在开发中，尚未正式发布。
这意味着你不能在 Jython 中用 f-string、类型注解、async/await 等 Python 3.6+ 特性。
而 CPython 已进入 3.12+，持续迭代语言特性和标准库。
基本上就这些。选哪个不看名字，看你要对接什么系统、用什么库、部署在哪种环境里。
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