问题描述：

在使用Airflow时，可能会遇到无法pickle _thread._local对象的问题。这是因为_thread._local对象不是可序列化的对象，无法被pickle模块进行序列化操作。

解决方法：

1. 使用dill库代替pickle：

dill库是pickle的一个扩展库，可以序列化更多类型的对象。可以使用以下步骤解决问题：

首先，确保dill库已经安装：

pip install dill

然后，在Airflow代码中导入dill库，并将pickle模块替换为dill模块：

import dill as pickle

接下来，将_thread._local对象转换为可序列化的对象。可以使用dill提供的dill.dumps()和dill.loads()函数进行转换：

import dill as pickle
import _thread

# 将_thread._local对象转换为可序列化的对象
serialized_local = pickle.dumps(_thread._local())
deserialized_local = pickle.loads(serialized_local)

2. 避免使用_thread._local对象：

如果可能的话，可以尝试避免使用_thread._local对象。因为Airflow的任务调度是分布式的，可能会导致运行任务的进程和创建任务的进程不在同一个线程中，从而导致_thread._local对象无法正确传递。

可以考虑使用其他方式来传递需要在不同任务中共享的数据，例如使用全局变量、数据库或者消息队列等。

总结：

如果遇到Airflow无法pickle _thread._local对象的问题，可以尝试使用dill库来序列化对象，或者避免使用_thread._local对象来传递数据。