Python のマルチプロセスでは、Process クラスの args と kwargs 引数を使って子プロセスにデータを渡します。ただし、プロセス間ではメモリが共有されないため、データの受け渡し方法を理解しておくことが重要です。
位置引数を渡す
args にタプルを指定して、位置引数を渡します。
from multiprocessing import Process def greet(name, age): print(f"Hello, {name}! You are {age} years old.") if __name__ == "__main__": p = Process(target=greet, args=("Alice", 25)) p.start() p.join()
引数が 1 つの場合でも、タプルとして渡す必要があります。args=("Alice",) のようにカンマを忘れないでください。
キーワード引数を渡す
kwargs に辞書を指定して、キーワード引数を渡します。
from multiprocessing import Process def configure(host, port, debug=False): print(f"Server: {host}:{port}, debug={debug}") if __name__ == "__main__": p = Process( target=configure, args=("localhost", 8080), kwargs={"debug": True} ) p.start() p.join()
args と kwargs を組み合わせて使うこともできます。
オブジェクトを渡す
リストや辞書などのオブジェクトも引数として渡せます。
from multiprocessing import Process def process_data(data): for item in data: print(f"Processing: {item}") if __name__ == "__main__": my_list = [1, 2, 3, 4, 5] p = Process(target=process_data, args=(my_list,)) p.start() p.join()
渡されたオブジェクトは pickle でシリアライズされてコピーされます。子プロセス内で変更しても、親プロセスのオブジェクトには影響しません。
引数の変更は親プロセスに反映されない
プロセス間ではメモリが独立しているため、子プロセスで引数を変更しても親には反映されません。
from multiprocessing import Process def modify_list(data): data.append(100) print(f"Child: {data}") if __name__ == "__main__": my_list = [1, 2, 3] p = Process(target=modify_list, args=(my_list,)) p.start() p.join() print(f"Parent: {my_list}") # [1, 2, 3] のまま
親プロセスがリストを渡す
子プロセスにコピーが作られる
子プロセスでコピーを変更
親のリストは変更されない
データを共有したい場合は、Queue、Pipe、Value、Array、Manager などを使います。
pickle できないオブジェクトに注意
引数は pickle でシリアライズされるため、pickle できないオブジェクトは渡せません。
from multiprocessing import Process def worker(func): func() if __name__ == "__main__": # ラムダ式は pickle できない p = Process(target=worker, args=(lambda: print("Hello"),)) p.start() # エラーになる p.join()
ラムダ式やローカル関数は pickle できないため、代わりにモジュールレベルの関数を定義して使います。
大量のデータを渡す場合
大きなデータを引数で渡すと、シリアライズとコピーのコストがかかります。
ファイルパスを渡して、子プロセス側でファイルを読む
共有メモリ（Value、Array）を使う
Manager でプロキシオブジェクトを使う
大量のデータを効率的に扱いたい場合は、これらの方法を検討してください。
