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。

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。

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。

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：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。。

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。