首先，让我们看看理论方面。您需要从概念上理解什么是进程，才能理解进程和线程之间的区别以及它们之间的共享。

Tanenbaum在第2.2.2节现代操作系统的经典线程模型3e中介绍了以下内容：

流程模型基于两个独立的概念：资源分组和执行。有时将它们分开是有用的；这是线程进入的地方。。。。

他继续说道：

看待过程的一种方式是将相关资源分组在一起。进程具有地址空间包含程序文本和数据以及其他资源。这些资源可以包括打开的文件、子进程、挂起的警报等，信号处理器、会计信息等。通过将它们以流程的形式结合在一起，可以更容易地管理它们。进程的另一个概念是执行线程，通常缩短为仅螺纹。线程有一个程序计数器跟踪下一步要执行的指令。它有寄存器保持其当前工作变量。它有一个堆栈，其中包含执行历史，每个过程调用一帧，但未调用但从返回。尽管线程必须在某些进程中执行线程及其进程是不同的概念分别地。流程用于将资源分组在一起；螺纹是计划在CPU上执行的实体。

接下来，他提供了下表：

Per process items             | Per thread items
------------------------------|-----------------
Address space                 | Program counter
Global variables              | Registers
Open files                    | Stack
Child processes               | State
Pending alarms                |
Signals and signal handlers   |
Accounting information        |

让我们来处理硬件多线程问题。传统上，CPU将支持单个执行线程，通过单个程序计数器（PC）和一组寄存器来维护线程的状态。但当缓存未命中时会发生什么？从主内存中获取数据需要很长时间，而当这发生时，CPU只是闲置在那里。所以有人想到了基本上有两组线程状态（PC+寄存器），这样另一个线程（可能在同一个进程中，也可能在不同的进程中）就可以在其他线程等待主内存时完成工作。这个概念有多种名称和实现，例如超线程和同时多线程（简称SMT）。

现在让我们看看软件方面。基本上有三种方法可以在软件端实现线程。

用户空间线程内核进程两者的结合

实现线程所需要的是保存CPU状态和维护多个堆栈的能力，这在许多情况下可以在用户空间中完成。用户空间线程的优点是超快速的线程切换，因为您不必陷入内核，也不必按照自己喜欢的方式调度线程。最大的缺点是无法阻止I/O（这会阻止整个进程及其所有用户线程），这是我们首先使用线程的主要原因之一。在许多情况下，使用线程阻止I/O大大简化了程序设计。

除了将所有调度问题留给操作系统之外，内核线程还具有能够使用阻塞I/O的优点。但每个线程切换都需要捕获内核，这可能会相对较慢。然而，如果由于I/O阻塞而切换线程，这实际上不是问题，因为I/O操作可能已经将您困在内核中。

另一种方法是将两者结合起来，多个内核线程每个都有多个用户线程。

因此，回到术语问题，您可以看到流程和执行线程是两个不同的概念，您选择使用哪个术语取决于您所谈论的内容。关于“轻量级过程”这一术语，我个人看不出其中的意义，因为它并没有像“执行线程”这一词那样真正传达出正在发生的事情。

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。

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

此信息可在Microsoft了解此处：关于进程和线程

过程每个进程提供执行程序所需的资源。进程具有虚拟地址空间、可执行代码、系统对象的开放句柄、安全上下文、唯一进程标识符、环境变量、优先级类、最小和最大工作集大小以及至少一个执行线程。每个进程都由一个线程启动，通常称为主线程，但可以从其任何线程创建其他线程。线线程是进程中的一个实体，可以被安排执行。进程的所有线程共享其虚拟地址空间和系统资源。此外，每个线程都维护异常处理程序、调度优先级、线程本地存储、唯一的线程标识符以及系统将用于保存线程上下文的一组结构，直到它被调度。线程上下文包括线程的一组机器寄存器、内核堆栈、线程环境块和线程进程地址空间中的用户堆栈。线程也可以有自己的安全上下文，可用于模拟客户端。Microsoft Windows支持抢占式多任务处理，这会产生多个进程同时执行多个线程的效果。在多处理器计算机上，系统可以同时执行计算机上处理器的数量。

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。

我不确定你可能指的是什么“硬件”线程和“软件”线程。线程是一种操作环境特性，而不是CPU特性（尽管CPU通常具有使线程高效的操作）。

Erlang使用术语“进程”，因为它不公开共享内存多道程序模型。称它们为“线程”意味着它们共享内存。

对于那些更喜欢通过可视化学习的人来说，这里是我创建的一个方便的图表，用于解释流程和线程。我使用了MSDN中的信息-关于进程和线程