我正在尝试使用 multiprocessing 的 Pool.map() 函数同时划分工作。当我使用以下代码时，它工作正常:

import multiprocessing

def f(x):
    return x*x

def go():
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)        
    print pool.map(f, range(10))


if __name__== '__main__' :
    go()

但是，当我在更面向对象的方法中使用它时，它就不起作用了。它给出的错误信息是:

PicklingError: Can't pickle <type 'instancemethod'>: attribute lookup
__builtin__.instancemethod failed

当以下是我的主程序时会发生这种情况:

import someClass

if __name__== '__main__' :
    sc = someClass.someClass()
    sc.go()

以下是我的 someClass 类:

import multiprocessing

class someClass(object):
    def __init__(self):
        pass

    def f(self, x):
        return x*x

    def go(self):
        pool = multiprocessing.Pool(processes=4)       
        print pool.map(self.f, range(10))

任何人都知道问题可能是什么，或者解决它的简单方法？

最佳答案

问题是多处理必须 pickle 东西以将它们吊在进程之间，并且绑定(bind)的方法是不可 pickle 的。解决方法(无论您是否认为它“容易”；-) 是将基础结构添加到您的程序中以允许对此类方法进行 pickle ，并将其注册到 copy_reg标准库方法。

例如，Steven Bethard 对 this thread 的贡献(接近线程的末尾)展示了一种完全可行的方法来允许通过 copy_reg 进行方法 pickle/取消 pickle 。

关于python - 使用多处理 Pool.map() 时无法 pickle <type 'instancemethod' >，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1816958/