在Python中，常见的树的实现方式有以下几种：

1. 二叉树（Binary Tree）：每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。它们的区别在于二叉树没有严格的限制条件，可以是满二叉树、完全二叉树或是一般的二叉树。

2. 二叉搜索树（Binary Search Tree）：是一种特殊的二叉树，其中左子节点的值小于根节点的值，右子节点的值大于根节点的值。这种特性使得二叉搜索树在查找、插入和删除操作上具有较高的效率。

3. 平衡二叉树（Balanced Binary Tree）：是一种特殊的二叉搜索树，其左右子树的高度差不超过1。平衡二叉树的目的是为了保持树的平衡，避免出现极端情况下的查找效率低下。

4. 红黑树（Red-Black Tree）：是一种自平衡的二叉搜索树，通过在每个节点上添加一个额外的颜色属性（红或黑），并遵循一定的插入与删除规则，使得树在进行插入、删除等操作时能够自动调整，保持平衡。

5. B树（B-tree）：是一种平衡的多路搜索树，不仅可以包含两个子节点，还可以包含更多子节点。B树通常应用于磁盘或其他直接存取辅助设备的存储结构，可有效减少磁盘I/O次数，提高数据检索效率。

这些树的主要区别在于树的结构和特性，不同类型的树适用于不同的应用场景。例如，二叉搜索树适用于需要高效查找、插入和删除操作的情况；红黑树适用于需要保持树平衡的情况；B树适用于大规模数据存储和检索的场景。选择合适的树结构可以提高程序的效率和性能。