Pythonでは、コードの同時実行を実現するためにマルチスレッドとマルチプロセシングの両方が使用されるが、これらの動作は異なっており、異なるユースケースに適している。

マルチスレッドは1つのプロセス内で複数のスレッドを実行する方法です。各スレッドは並列に実行され、それぞれの実行スレッドを持つが、すべてのスレッドは同じメモリ空間を共有する。これにより、スレッド間の通信やデータの共有が容易になりますが、1つのスレッドがクラッシュするとプロセス全体がダウンする可能性もあります。マルチスレッディングは、I/Oバウンド（ネットワークやディスクからのデータを待つなど）する複数のタスクを同時に実行したい場合に最適です。

一方、マルチプロセッシングは、それぞれ独自のメモリ空間を持つ個別のプロセスを作成します。これは、より高度な分離を提供し、1つのプロセスでのクラッシュにより強くなります。しかし、プロセス間通信がより困難になり、より多くのオーバーヘッドが必要になることも意味します。マルチプロセシングは、マシンのマルチコアをフルに活用できるため、CPUに依存する複数のタスクを同時に実行したい場合に最適です。

まとめると、Pythonにおけるマルチスレッドとマルチプロセシングの主な違いは、マルチスレッドでは複数のスレッドが1つのプロセス内で実行され、メモリを共有し、簡単に通信できるのに対し、マルチプロセシングでは別々のプロセスが作成され、それぞれが独自のメモリ空間を持つため、より優れた分離が可能になり、クラッシュに対してより堅牢になります。タスクの性質や実現したい並行性のタイプに応じて、どちらかを選ぶべきだ。
In Python, both multithreading and multiprocessing are used to achieve concurrent execution of code, but they work differently and are suited to different use cases.

Multithreading is a way of running multiple threads within a single process. Each thread runs in parallel and has its own thread of execution, but all threads share the same memory space. This makes it easy for threads to communicate and share data, but also means that if one thread crashes, it can take down the whole process. Multithreading is best suited to situations where you want to run multiple tasks that are I/O-bound (e.g., waiting for data from a network or disk) concurrently, since it allows you to take advantage of idle time without using multiple processes.

Multiprocessing, on the other hand, creates separate processes, each with its own memory space. This provides a higher degree of isolation, making it more robust to crashes in one process. However, it also means that inter-process communication can be more difficult and requires more overhead. Multiprocessing is best suited to situations where you want to run multiple CPU-bound tasks concurrently, since it allows you to take full advantage of multiple cores on a machine.

In summary, the key difference between multithreading and multiprocessing in Python is that multithreading allows multiple threads to run within a single process, sharing memory and communicating easily, while multiprocessing creates separate processes, each with its own memory space, allowing for better isolation and more robustness to crashes. You should choose one over the other based on the nature of your task and the type of concurrency you want to achieve.