性能开销：
- Jython 由于使用 Java 虚拟机，在性能上会比纯 Python 慢一些。
- 对大型或计算密集型应用程序，性能差异可能会更明显。
原生库兼容性：
- Jython 不支持所有原生 Python 库。
- 某些库可能需要使用 Jython 特定的实现或第三方扩展。
调试困难：
- 在 Jython 中调试代码比在纯 Python 中更困难。
- Java 虚拟机中的异常堆栈跟踪可能难以理解。
内存消耗：
- Jython 应用程序比纯 Python 应用程序占用更多的内存。
- 这主要是由于 Jython 依赖于 Java 虚拟机。
平台依赖性：
- Jython 应用程序依赖于 Java 运行时环境 (JRE)。
- 这可能会限制 Jython 应用程序在某些平台上的可移植性。
多线程：
- Jython 中的多线程实现依赖于 Java 虚拟机的多线程机制。
- 这可能会导致与纯 Python 中的多线程实现不同的行为。
许可限制：
- Jython 使用 GPL v2 许可，这可能会限制其在商业应用程序中的使用。
- 对于需要闭源、商业许可的应用程序，可能需要考虑替代方案。
特定于域的限制：
Android 开发：
- Jython 虽然可以用于 Android 开发，但其支持有限。
- 某些 Android 特定库和 API 可能在 Jython 中不可用。
Web 开发：
- 对于基于服务器的 Web 开发，Jython 的性能开销可能是一项挑战。
- 对于需要快速响应时间的应用程序，纯 Python 可能是一个更好的选择。
其他限制：
- 缺乏 JIT 编译器：与 CPython 不同，Jython 没有自己的 JIT 编译器。
- 某些 C 扩展不兼容：由于 Jython 使用 Java 虚拟机，某些 C 扩展与它不兼容。
- 有限的社区支持：与纯 Python 相比，Jython 社区相对较小，这可能会限制可用支持和资源。
