1.8 其他实现
标准版本的Python是用C来编译的，又被称为Cpython。除此之外，还有一些其他的Python实现。我们将在下面讲述些实现，除了本书中提到的这些实现以外，下面的网址还有更多的实现版本。
http://python.org/dev/implementations.html
Java
我们在上一节中曾经提到，还有一个可以用的 Python解释器是完全由Java写成的，名为Jython。尽管两种解释器之间存在一些细微的差别，但是它们非常接近，而且启动环境也完全相同。那Jython又有哪些优势呢？Jython...
- 只要有Java虚拟机，就能运行Jython。
- 拥有访问Java包与类库的能力。
- 为Java开发环境提供了脚本引擎。
- 能够很容易的测试Java类库。
- 提供访问Java原生异常处理的能力。
- 继承了JavaBeans特性和内省能力。
- 鼓励Python到Java的开发（反之亦然）。
- GUI开发人员可以访问Java的AWT/Swing库。
- 利用了Java原生垃圾收集器（CPython未实现此功能）。
对 Jython 进行详细论述，超出了本文的范围，不过网上有非常多的Jython信息。Jython目前仍然在不断开发之中，不时会增加新的特性。你可以通过访问Jython的网站得到更多有用的信息。
http://jython.org
.NET/Mono
现在已经有一个名为IronPython的Python实现，它是用C# 语言完成的，它适用的环境是.NET和Mono。你可以在一个.NET应用程序中整合IronPython 解释器来访问.NET对象。ronPython的扩展可以用C#或VB.NET语言编写。除此之外，还有一种名为Boo的.NET/Mono语言。你可以在下面的网址获得更多关于IronPython和Boo语言的信息。
http://codeplex.com/Wiki/View.aspx?ProjectName=IronPython
http://boo.codehaus.org/
Stackless
CPython的一个局限就是每个Python函数调用都会产生一个C函数调用（从计算机科学的角度来说，我们在讨论栈帧）。这意味着同时产生的函数调用是有限制的，因此Python难以实现用户级的线程库和复杂递归应用。一旦超越这个限制，程序就会崩溃。你可以通过使用一个“stackless”的Python实现来突破这个限制，一个C栈帧可以拥有任意数量的Python栈帧，这样你就能够拥有几乎无穷的函数调用，并能支持巨大数量的线程，这个Python实现的名字就叫……Stackless（嘿嘿，很惊讶吗？）
Stackless唯一的问题就是它要对现有的CPython 解释器做重大修改，所以它几乎是一个独立的分支。另一个名为Greenlets 的项目也支持微线程，它是一个标准的C扩展，因此不需要对标准Python解释器做任何修改。通过以下网址你能了解更多信息。
http://codespeak.net/py/current/doc/greenlet.html