Python 是龟叔的独生子，但他有很多堂兄弟，比较有名的也有好几位。如果你不确定哪个对你更友好，我建议你选择嫡传的 Python——即便你将来需要和他的其他堂兄弟打交道，那也是熟门熟路。不建议初学者选择AnacondaPython 和 ActivePython，在我看来他们提供的便利不如给用户学习带来的麻烦多。

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Cpython

CPython 属于 Python 参考实现方案，可算是所有其他 Python 衍生发行版的一套标准化版本。CPython 利用 C 语言编写而成，而其编写者包含多位 Python 语言顶级决策层中的核心人员。CPython 在优化方面表现得最为保守。当然，这并不是缺点，而是设计取向。Python 的维护者们希望将 CPython 打造为 Python 最具广泛兼容性与标准化的实现方案。CPython 最适合对 Python 标准的兼容性与一致性要求较高的用户。此外，CPython 同样适用于希望以最基本方式使用 Python并愿意为此放弃某些便捷性的专业人士。

Anaconda Python

Anaconda 源自 Anaconda 公司之手(原名为 Continuum Analytics)，其设计目标在于服务那些需要由商业供应商提供支持且具备企业支持服务的 Python 开发者。Anaconda Python 的主要用例包括数学、统计学、工程、数据分析、机器学习以及其他相关应用。Anaconda 捆绑有 Python 商业与科学使用场景当中的各类常用库——包括 SciPy、NumPy 以及 Numba 等等，同时通过一套定制化软件包管理系统提供更多库访问能力。

ActivePython

与Anaconda类似，ActivePython同样由营利性企业创建及维护——ActiveState公司。该公司还在销售多种语言运行时以及多语言Komodo IDE。ActivePython主要面向企业用户与数据科学家——即希望使用Python语言，但又不愿把大量精力浪费在Python的组装与管理方面。ActivePython使用Python中的常规pip软件包管理器，但同时亦以认证压缩包的形式提供数百套通用库，外加英特尔数学核心库等其他一些具有第三方依赖关系的公共库。

PyPy

PyPy 属于CPython解释器的替代品，其利用即时(JIT)编译以加速Python程序的执行。根据实际执行的任务情况，其性能提升可能非常显著。人们对于Python——特别是CPython的抱怨之声，主要围绕其速度表现展开。在默认情况下，Python的运行速度远不及C语言——差距甚至可能达到数百倍。PyPy JIT将Python代码编译为机器语言，从而带来平均7.7倍于CPython的运行速度。在某些特定任务中，其提速效果能够达到50倍。

Jython

JVM(Java虚拟机)能够作为除Java之外的多种语言的运行时选项。这份长的名单包括Groovy、Scala、Clojure、Kotlin、Python以及——没错，当然还有Jython 。Jython最大的弊端在于其仅支持Python的2.x版本。目前对Python 3.x版本的支持能力尚在开发当中，但仍需要相当一段时间。当下，还没有任何相关版本放出。

IronPython

类似于Jython的JVM上Python实现方案定位，IronPython属于一套立足.Net运行时——或者CLR(公共语言运行时)——的Python实现方案。IronPython利用CLR的DLR(动态语言运行时)以允许Python程序以等同于CPython的动态水平实现运行。与Jython类似，IronPython目前只支持Python 2.x版本。不过IronPython 3.x实现方案已经处于紧锣密鼓的开发当中。

以上就是python版本大全和其特性，各位小伙伴可以针对自己的情况选择适合自己的版本。最后提醒大家：一个Python 程序员的成长路线图应该是这样子的：基础语法–>语感训练–>课题练习–>分方向继续学习–>中级程序员–>拓展深度和广度–>高级程序员，按照这个一步一步才不会感觉到迷茫。

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