这里的实现指的是符合Python语言规范的Python解释程序以及标准库等。这些实现虽然实现的是同一种语言，但是彼此之间，特别是与CPython之间还是有些差别的。
下面分别列出几个主要的实现。
1.CPython
这是Python的官方版本，使用C语言实现，使用 最为广泛，新的语言特性一般也最先出现在这里。
CPython实现会将源文件（py文件）转换成字节码文件（pyc文件），然后运行在Python虚拟机上。
2.Jython
这是Python的Java实现，相比于CPython，它与Java语言之间的互操作性要远远高于CPython和C语言之间的互操作性。
在Python中可以直接使用Java代码库，这使得使用Python可以方便地为Java程序写测试代码，更进一步，可以在Python中使用Swing等图形库编写GUI程序。
Jython会将Python代码动态编译成Java字节码，然后在JVM上运行转换后的程序，这意味着此时Python程序与Java程序没有区别，只是源代码不一样。
在Python 中写一个类，像使用Java 类一样使用这个类是 很容易的事情。你甚至可以把Jython 脚本静态地编译为Java 字节码。
示例代码：
fromjava.langimportSystemSystem.out.write('Hello World!
')
3.Python for .NET
它实质上是CPython实现的.NET托管版本，它与.NET库和程序代码有很好的互操作性。
4.IronPython
不同于Python for .NET，它是Python的C#实现，并且它将 Python代码编译成C#中间代码（与Jython类似）（我的添加：应理解成：IronPython会将Python代码动态编译成C#中间代码，然后在CLR上运行转换后的程序，这意味着此时Python程序与C#程序没有区别，只是源代码不一样。），然后运行，它与.NET语言的互操 作性也非常好。
5.PyPy
Python的Python实现版本，原理是这样的，PyPy运行在CPython（或者其它实现）之上，用户程序运行在 PyPy之上。
它的一个目标是成为Python语言自身的试验场，因为可以很容易地修改PyPy解释器的实现（因为它是使用Python写的 ）。
6.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。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。Stackless的Python实现突破了这个限制，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。
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。
7.Medusa
作为一种解释型语言，Python有优点，也有缺点。它简单灵活，但编写大型软件时，其执行速度会低于其它原生/JIT语言。Medusa 项目的目标就是要克服Python的这一缺点，提供功能更强大、执行速度更快的Python。
该项目基于Dart虚拟机，用Qt/C++、Python和Dart实现。它不仅为Python提供了一个更快的执行环境，而且还保持着Python原有的灵活性。Medusa将Python代码实时编译成Dart代码，然后由Dart虚拟机直接编译成机器代码。
与CPython相比，通过Medusa生成的代码要快10~15倍。