Python中的多线程和多进程是两种实现并发性的方法，它们在处理并发任务时有一些关键区别。
1、资源共享：多线程是在同一个进程内共享内存空间，因此它们可以访问相同的全局变量和数据结构，而多进程则是在不同的进程中运行，每个进程拥有独立的内存空间，因此它们不能直接访问其他进程的资源，可以通过进程间通信(IPC)机制，如管道、消息队列等来实现进程间的数据交换。
2、上下文切换：当一个线程或进程遇到阻塞时，Python会自动切换到另一个线程或进程，在多线程中，由于同一进程内的线程共享内存空间，上下文切换的开销较小；而在多进程中，由于不同进程拥有独立的内存空间，上下文切换的开销较大。
3、异常处理：多线程中的异常可能会导致整个进程崩溃，因为异常无法在不同线程之间传递，而多进程中的异常只会影响到当前进程，不会影响其他进程，在处理并发任务时，多进程通常更适合处理潜在的异常情况。
4、性能：由于Python的全局解释器锁(GIL)的存在，多线程在计算密集型任务中可能无法充分利用多核CPU的优势，而多进程可以充分利用多核CPU,提高程序的执行效率，创建和管理多个进程需要更多的系统资源和编程工作。
5、适用场景：多线程适用于I/O密集型任务，如网络请求、文件读写等，因为这些任务中大部分时间都在等待I/O操作完成，而多进程适用于计算密集型任务，如图像处理、数据分析等，因为这些任务需要大量计算资源。
