试图回答这个与Java世界相关的问题。

进程是程序的执行，而线程是进程中的单个执行序列。一个进程可以包含多个线程。线程有时被称为轻量级进程。

例如：

示例1：JVM在单个进程中运行，JVM中的线程共享属于该进程的堆。这就是为什么多个线程可以访问同一个对象。线程共享堆并拥有自己的堆栈空间。这就是一个线程对方法及其局部变量的调用如何保持与其他线程的线程安全。但是堆不是线程安全的，必须同步以确保线程安全。

示例2：程序可能无法通过读取击键来绘制图片。该程序必须充分关注键盘输入，而缺乏一次处理多个事件的能力将导致麻烦。这个问题的理想解决方案是同时无缝执行程序的两个或多个部分。线程允许我们这样做。在这里，画图是一个过程，而读取击键是子过程（线程）。

我从知识探索中复制了这些信息！博客：

流程：程序的执行实例称为进程。一些操作系统使用术语“任务”来指代正在执行的程序。进程总是存储在也称为主存储器或随机存取存储器的主存储器中。因此，流程被称为活动实体。如果重新启动机器，它将消失。多个进程可以与同一程序相关联。在多处理器系统上，可以并行执行多个进程。在单处理器系统上，虽然无法实现真正的并行性，但应用了进程调度算法，处理器计划每次执行一个过程，产生一种错觉并发性。示例：执行“计算器”程序的多个实例。每个实例都称为一个过程。线程：线程是进程的子集。它被称为“轻量级进程”，因为它类似于真实进程，但在进程的上下文中执行并共享内核分配给进程的相同资源。通常，一个进程只有一个控制线程——一次执行一组机器指令。进程也可以由并发执行指令的多个执行线程组成。多个控制线程可以利用多处理器系统上可能的真正并行性。在单处理器系统上，应用线程调度算法，并调度处理器每次运行一个线程。进程中运行的所有线程共享相同的地址空间、文件描述符、堆栈和其他与进程相关的属性。由于进程的线程共享相同的内存，同步进程内共享数据的访问将获得前所未有的效果重要性

进程和线程都是独立的执行序列。典型的区别是（同一进程的）线程在共享内存空间中运行，而进程在单独的内存空间中。

过程

是一个正在执行的程序。它具有文本部分，即程序代码、当前活动（由程序计数器的值和处理器寄存器的内容表示）。它还包括包含临时数据（如函数参数、返回地址和局部变量）的进程堆栈和包含全局变量的数据部分。进程还可以包括堆，堆是在进程运行时动态分配的内存。

线

线程是CPU利用率的基本单位；它包括线程ID、程序计数器、寄存器集和堆栈。它与属于同一进程的其他线程共享其代码部分、数据部分和其他操作系统资源，例如打开的文件和信号。

--摘自Galvin的操作系统

在用Python（解释语言）构建包含多线程的算法时，我惊讶地发现，与我之前构建的顺序算法相比，执行时间并没有任何改善。为了理解导致这种结果的原因，我做了一些阅读，并相信我所学到的内容提供了一个有趣的背景，可以更好地理解多线程和多进程之间的差异。

多核系统可能会执行多个线程，因此Python应该支持多线程。但Python不是一种编译语言，而是一种解释语言1。这意味着必须对程序进行解释才能运行，并且在程序开始执行之前，解释器不知道程序。然而，它所知道的是Python的规则，然后动态地应用这些规则。Python中的优化必须主要是解释器本身的优化，而不是要运行的代码。这与C++等编译语言形成对比，并对Python中的多线程产生影响。具体来说，Python使用全局解释器锁来管理多线程。

另一方面，编译语言是编译的。程序被“完全”处理，首先根据其语法定义进行解释，然后映射到语言不可知的中间表示，最后链接到可执行代码中。这个过程允许代码得到高度优化，因为在编译时所有代码都可用。在创建可执行文件时定义了各种程序交互和关系，可以做出关于优化的稳健决策。

在现代环境中，Python的解释器必须允许多线程，这必须既安全又高效。这就是解释语言与编译语言的区别所在。解释器必须不干扰来自不同线程的内部共享数据，同时优化处理器的计算使用。

如前几篇文章所述，进程和线程都是独立的顺序执行，主要区别在于内存在进程的多个线程之间共享，而进程隔离了它们的内存空间。

在Python中，全局解释器锁防止不同线程同时访问数据。它要求在任何Python程序中，任何时候只能执行一个线程。另一方面，可以运行多个进程，因为每个进程的内存都与任何其他进程隔离，并且进程可以在多个内核上运行。

唐纳德·克努思在《计算机编程的艺术：基本算法》中对解释例程有很好的解释。

线程在共享内存空间中运行，但进程在单独的内存空间中线程是一个轻量级进程，但进程是一个重量级进程。线程是进程的一个子类型。

基本上，线程是进程的一部分，如果没有进程线程就无法工作。线程是轻量级的，而进程是重量级的。进程之间的通信需要一些时间，而线程需要更少的时间。线程可以共享同一个内存区域，而进程则单独存在。