Python的CPython解释器没有集成即时编译（JIT）技术的原因主要有以下几点：
变量类型在运行时确定：
CPython中的变量类型是在运行时确定的，这使得JIT编译器在编译期间难以确定变量的类型，从而增加了JIT优化的难度。
RPython的使用：
为了解决类型在运行时确定的问题，CPython采用了RPython（Restricted Python）作为其实现语言。RPython具有静态类型，使得JIT实现起来更加容易。
社区对JIT的态度：
CPython社区对JIT技术持有抗拒态度，这也是为什么CPython一直没有加入JIT功能的原因之一。
第三方JIT实现：
目前Python的JIT功能主要由第三方实现，如PyPy、Pyston和Pyjion等。这些实现可能存在兼容性问题，例如与C扩展的交互可能会因为JIT的优化而变慢和复杂化。
GIL（全局解释器锁）问题：
Python的全局解释器锁（GIL）限制了CPython中多线程的并行计算能力，这也是阻碍JIT集成的一个因素。
前向兼容性问题：
JIT技术可能会破坏Python程序库的前向兼容性，导致一些旧的程序库无法在新版本的Python上使用，例如Numpy等。
由于上述原因，尽管JIT技术可以提高Python的执行效率，但由于兼容性和实现上的挑战，CPython一直没有集成JIT功能