进程是代码、内存、数据和其他资源的集合。线程是在进程范围内执行的一系列代码。您可以（通常）在同一进程中同时执行多个线程。

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。

从面试官的角度来看，我基本上只想听到3件主要事情，除了像流程这样的显而易见的事情外，还有多个线程：

线程共享相同的内存空间，这意味着一个线程可以从其他线程的内存访问内存。进程通常不能。资源。资源（内存、句柄、套接字等）在进程终止时释放，而不是线程终止时释放。安全进程具有固定的安全令牌。另一方面，线程可以模拟不同的用户/令牌。

如果你想要更多，Scott Langham的回应几乎涵盖了所有内容。所有这些都是从操作系统的角度来看的。不同的语言可以实现不同的概念，如任务、轻线程等等，但它们只是使用线程（Windows上的光纤）的方式。没有硬件和软件线程。存在硬件和软件异常和中断，或者用户模式和内核线程。

流程：

过程是一个沉重的过程。进程是一个单独的程序，具有单独的内存、数据、资源等。进程是使用fork（）方法创建的。进程之间的上下文切换非常耗时。

例子：比如，打开任何浏览器（mozilla、Chrome、IE）。此时，新流程将开始执行。

线程：

线程是轻量级进程。线程被捆绑在进程内部。线程具有共享内存、数据、资源、文件等。线程是使用clone（）方法创建的。线程之间的上下文切换不像Process那样耗时。

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。