Python中的多线程和多进程都是针对多核CPU而言的，它们通过并发执行代码来提高程序的效率，但是二者的实现机制有着显著的不同。
首先，多线程和多进程的最根本的区别就在于它们使用的资源不同。多线程是在同一个进程内并发执行不同的任务，而多进程是通过启动多个独立的进程并行执行任务。因此，多线程会共享全局变量和静态变量等资源，而且线程间切换的开销较小；而多进程则需要进行进程间通信(IPC)才能共享各种数据资源，而进程间的切换需要更大的系统开销。
其次，Python中多线程和多进程的实现方式也不一样。Python标准库中的threading模块支持多线程编程，它可以方便地创建线程、控制线程的执行、同步线程之间的操作等。与之相对，多进程则需要使用multiprocessing模块来实现。这个模块利用了Python解释器提供的fork调用，在主进程中创建子进程，并在子进程中运行目标函数。这样可以充分利用多核CPU提高程序的执行效率。
再者，多线程和多进程的应用场景也有所不同。多线程适用于I/O密集型任务，如网络通信、文件读写等操作，因为这些操作需要等待外部I/O资源，线程在等待的过程中可以被切换到其他可执行的线程上，从而提高了程序的效率；而多进程则适用于CPU密集型任务，如数据处理、科学计算等操作，因为这类任务会占用大量的CPU资源，只有通过多进程才能充分利用多核CPU进行并行处理。
最后要注意的是，多线程和多进程的使用也存在一定的风险和局限性。对于多线程而言，由于线程间共享资源，可能会导致线程安全问题，如竞争条件、死锁等；而对于多进程而言，由于需要创建独立的进程，会消耗更多的系统资源，也增加了系统调度进程的开销，同时也需要解决进程间通信的问题，这些都会影响程序的运行效率。因此，在选择多线程或多进程时，需要根据实际情况综合考虑，不能盲目地追求最大的并行度，而应该根据任务本身的特点来选择最适合的方式。
总之，Python中的多线程和多进程都有各自的优缺点，需要根据具体情况来选择。理解并掌握多线程和多进程的编程技巧不仅可以提高程序的执行效率，也是一个合格的Python程序员必备的技能之一。