问题描述: 使用multiprocessing.pool.Pool.starmap获取"can't pickle _thread.RLock objects"
回答: 在使用multiprocessing.pool.Pool.starmap函数时,出现"can't pickle _thread.RLock objects"错误通常是由于无法序列化_thread.RLock对象导致的。这个错误通常发生在尝试将无法序列化的对象传递给子进程时。
_thread.RLock对象是Python中的线程锁对象,用于在多线程环境中保护共享资源的访问。由于多进程和多线程之间的差异,无法直接将线程锁对象传递给子进程。
解决这个问题的方法是使用multiprocessing.Manager中的Lock对象来代替_thread.RLock对象。Manager对象提供了一种在多进程之间共享数据的方式,并且可以在子进程中使用Lock对象进行同步。
下面是一个示例代码,演示如何使用multiprocessing.Manager中的Lock对象解决这个问题:
from multiprocessing import Pool, Manager
def worker(lock, data):
with lock:
# 在这里进行需要保护的操作
...
if __name__ == '__main__':
pool = Pool()
manager = Manager()
lock = manager.Lock()
data = [...] # 需要处理的数据
# 使用starmap调用worker函数,并传递Lock对象和数据
pool.starmap(worker, [(lock, d) for d in data])
pool.close()
pool.join()
在这个示例中,我们首先创建了一个Manager对象,并使用Manager对象创建了一个Lock对象。然后,在调用worker函数时,将Lock对象作为参数传递给子进程。
这样,子进程就可以使用Lock对象来保护需要同步的操作,避免了"can't pickle _thread.RLock objects"错误的发生。
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