多进程、多线程和协程（coroutine）都是并发编程的方法，用于提高程序的执行效率和资源利用率。

• 多进程是指在操作系统层面上同时运行多个独立的进程，每个进程都有自己的地址空间和系统资源。多进程之间通过进程间通信（IPC）来交换数据和进行协调。多进程适合于利用多核CPU进行并行计算，但进程间的切换开销较大。
• 多线程是在一个进程内部创建多个线程，每个线程都共享相同的地址空间和系统资源。多线程之间可以通过共享内存来交换数据，但需要注意线程安全问题。多线程适合于利用多核CPU进行并发计算，线程间切换的开销较小。
• 协程是一种轻量级线程，可以在单线程内实现并发。协程通过特殊的上下文切换机制来实现非抢占式的任务切换，从而避免了线程切换的开销。协程适合于IO密集型任务，可以提高程序的响应性能和并发处理能力。

综上所述，多进程适用于并行计算，多线程适用于并发计算，而协程适用于IO密集型任务。在实际应用中，可以根据具体的需求选择合适的并发编程方法。

打开两个命令行操作同一个任务属于多进程的应用。每个命令行窗口都代表一个独立的进程，它们可以同时执行任务，并且彼此之间通过进程间通信进行数据交换和协调。这种方式适用于需要并行处理的任务，通过多进程可以充分利用多核CPU的计算能力，并提高任务的执行效率。

多进程和多线程是并发编程的两种主要方式，它们都可以用来提高程序的执行效率。

1. 多进程：

多进程是指在一个程序中可以同时运行多个进程。每个进程都有自己的地址空间，所以进程之间是独立的。多进程适用于CPU密集型任务，因为它可以让每个进程在不同的CPU核心上运行，从而提高程序的执行效率。

在Python中，可以使用`multiprocessing`模块来创建和管理进程。例如：

python

import multiprocessing



def worker(num):

    """thread worker function"""

    print('Worker:', num)

    return



if __name__ == '__main__':

    jobs = []

    for i in range(5):

        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))

        jobs.append(p)

        p.start()

2. 多线程

多线程是指在一个进程中可以同时运行多个线程。线程共享进程的地址空间，所以线程之间可以直接通信。多线程适用于I/O密集型任务，因为它可以让一个线程等待I/O操作完成，从而提高程序的执行效率。

在Python中，可以使用`threading`模块来创建和管理线程。例如：

python

import threading



def worker(num):

    """thread worker function"""

    print('Worker:', num)

    return



threads = []

for i in range(5):

    t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))

    threads.append(t)

    t.start()

需要注意的是，多进程和多线程都有各自的优点和缺点。多进程的优点是稳定性高，因为一个进程崩溃不会影响其他进程；而多线程的优点是创建和销毁线程的代价比进程要小。