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。

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。

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。

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。

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。

它们几乎一样。。。但关键的区别在于线程是轻量级的，而进程在上下文切换、工作负载等方面是重量级的。

线程是一个子进程，它们共享一个进程内的代码、数据和文件等公共资源。然而，两个进程无法共享资源（例外情况是，如果一个进程（父进程）分叉为另一个进程，则默认情况下，它们可以共享资源。），对CPU的资源要求较高的负载，而线程在此上下文中要轻得多。虽然两者都有相同的功能。场景中，考虑一个单线程进程由于I/o而被阻塞，那么整个1将进入等待状态，但当多线程进程被I/o阻塞时，其唯一的1个I/o相关线程将被阻塞。