1. PyPy
PyPy 是 Python 的即时 (JIT) 编译器，它将 Python 代码转换为本机机器码，从而显著提高执行速度。PyPy 与 CPython（Python 的官方实现）兼容，因此开发者可以轻松地将现有代码移植到 PyPy。
2. IronPython
IronPython 是 Microsoft 开发的 Python 语言的 .NET 实现。它允许开发者利用 .NET 框架的强大功能，包括对 Windows 操作系统和组件的访问。IronPython 与 CPython 兼容，但它也提供了一些 .NET 特有的功能。
3. JPython
JPython 是基于 Jython 的 Python 实现，但它使用 Java 9 模块系统而不是 Java 虚拟机。这提供了更高的性能和稳定性，并允许开发者使用 Java 9 及更高版本的新特性。
4. CPython
CPython 是 Python 的官方实现，由 Python Software Foundation 开发。它是最广泛使用的 Python 实现，并为其他实现提供了基准。虽然 CPython 不是严格意义上的跨平台，但它可以通过使用第三方库（例如 PyInstaller）打包为可执行文件，从而在其他平台上运行。
5. Stackless Python
Stackless Python 是 Python 的一个微线程实现，它使用协程代替传统的线程。这允许开发者在单个线程中并发执行多个任务，从而提高性能和资源利用率。
6. Cython
Cython 是一个 Python 扩展语言，它允许开发者使用 Python 语法编写 C 扩展。这使得开发者可以创建性能关键模块的 Python 绑定，同时仍然受益于 Python 生态系统和开发工具。
7. PyObjC
PyObjC 是一个桥接库，允许开发者使用 Python 访问 Mac OS X 和 iOS 平台上的 Objective-C API。这为开发者提供了一个强大的工具来创建跨平台应用程序，利用这两个平台的原生功能。
8. BeeWare
BeeWare 是一个 Python 库，为开发者提供了构建 GUI 应用程序的工具。它使用 BeeWare Window Manager 创建跨平台的用户界面，并为各种平台提供本机外观和感觉。
在选择替代 Jython 的跨平台开发选项时，需要考虑以下因素：
- 性能：PyPy 和 JPython 等 JIT 编译器可以显着提高性能。
- 兼容性：CPython 提供了最高的兼容性，而 IronPython 和 JPython 提供了对 .NET 和 Java 生态系统的访问。
- 可用性：所有这些选项都作为开源软件提供，并得到了广泛的支持。
- 特定平台支持：PyObjC 和 BeeWare 等库专门针对特定平台（Mac OS X 和 iOS）。
- 开发人员偏好：最终，选择取决于开发人员的偏好、应用程序要求和可用资源。
