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。

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

进程：正在执行的程序称为进程

线程：线程是一种基于“一个与另一个”的概念与程序的其他部分一起执行的功能，因此线程是进程的一部分。。

到目前为止，我找到的最好答案是Michael Kerrisk的《Linux编程界面》：

在现代UNIX实现中，每个进程可以有多个线程执行。设想线程的一种方式是作为一组进程共享同一虚拟内存以及一系列其他属性。每个线程执行相同的程序代码并共享相同的数据区域和堆。但是，每个线程都有自己的堆栈包含局部变量和函数调用链接信息。[LPI 2.12]

这本书非常清晰；JuliaEvans在本文中提到了它在澄清Linux组真正工作方式方面的帮助。

关于并发编程的更多解释

流程有一个独立的执行环境。一个进程通常有一套完整的、私有的基本运行时资源；特别是，每个进程都有自己的内存空间。

线程存在于一个进程中-每个进程至少有一个线程。线程共享进程的资源，包括内存和打开的文件。这有助于高效但可能存在问题的沟通。

来源：Java™ 教程：进程和线程

记住普通人的一个例子：

在计算机上，打开Microsoft Word和web浏览器。我们称这两个过程为。

在Microsoft Word中，您键入一些内容，它会自动保存。现在，您已经观察到编辑和保存是并行进行的——在一个线程上编辑，在另一个线程中保存。