我已经仔细阅读了几乎所有的答案，唉，作为一名正在修OS课程的本科生，我目前还不能完全理解这两个概念。我的意思是，大多数人都从一些操作系统书籍中读到了不同之处，即线程能够访问事务单元中的全局变量，因为它们利用了进程的地址空间。然而，新的问题出现了，为什么会有进程，我们已经知道线程相对于进程更轻。让我们通过使用从先前答案之一中摘录的图像来浏览以下示例，

我们有3个线程同时处理一个word文档，例如Libre Office。第一种方法通过下划线检查单词是否拼写错误。第二个从键盘上取下并打印字母。最后一个确实会在短时间内保存文档，以免在出现问题时丢失正在处理的文档。在这种情况下，3个线程不能是3个进程，因为它们共享一个公共内存，该内存是它们进程的地址空间，因此所有线程都可以访问正在编辑的文档。因此，道路是文字文档，还有两台推土机，它们是线索，尽管其中一台在图像中缺失。

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。

同一进程中的线程共享内存，但每个线程都有自己的堆栈和寄存器，线程在堆中存储线程特定的数据。线程从不独立执行，因此与进程间通信相比，线程间通信要快得多。

进程从不共享相同的内存。当子进程创建时，它会复制父进程的内存位置。进程通信通过使用管道、共享内存和消息解析来完成。线程之间的上下文切换非常缓慢。

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。

我认为理解差异的最简单方法是可视化线程和进程如何执行它们的任务。

线程在共享内存空间（创建它们的进程）中并行运行：

Thread 1              Thread 2              Thread 3
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                         |            
Complete             Complete              Complete

注意：以上可以解释为一个进程（即一个进程有3个线程）

进程并行并行运行：

Process 1              Process 2              Process 3
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Complete               Complete               Complete

线程和进程都是OS资源分配的原子单元（即，有一个并发模型描述了CPU时间如何在它们之间分配，以及拥有其他OS资源的模型）。不同之处在于：

共享资源（根据定义，线程共享内存，除了堆栈和本地变量之外，它们不拥有任何东西；进程也可以共享内存，但这有一个单独的机制，由OS维护）分配空间（进程的内核空间与线程的用户空间）

格雷格·休吉尔（Greg Hewgill）对“进程”一词的Erlang含义是正确的，这里讨论了为什么Erlang可以实现轻量级进程。