这个错误通常是由于尝试序列化本地对象(如函数或方法)而引起的。要解决这个问题,可以将本地对象转换为全局对象。下面是一个例子:
import multiprocessing
def my_func():
pass
class My_Class:
def my_method(self):
pass
if __name__ == '__main__':
# 复制本地对象将会导致错误
# pool = multiprocessing.Pool()
# pool.map(my_func, range(10))
# pool.close()
# pool.join()
# 将本地对象转换为全局对象可以解决问题
my_func_copy = my_func
my_class = My_Class()
my_method = my_class.my_method
pool = multiprocessing.Pool()
pool.map(my_func_copy, range(10))
pool.map(my_method, range(10))
pool.close()
pool.join()
在这个例子中,我们复制了本地函数my_func()
并将其转换为全局函数my_func_copy
,然后使用这个全局函数来执行multiprocessing.Pool()
任务。同样,我们将方法my_method()
从My_Class
类中提取出来,并将其转换为全局函数my_method
,然后使用这个全局函数来执行multiprocessing.Pool()
任务。
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