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Warum kann ich meine Funktion im Multiprocessing nicht auswählen?

Linda Hamilton
Linda HamiltonOriginal
2024-12-09 22:28:14832Durchsuche

Why Can't I Pickle My Function in Multiprocessing?

Mehrfachverarbeitungsfehler: „Can't Pickle “: Das Problem wird enthüllt

Ihr Code stößt auf ein „ PicklingError: kann nicht ausgewählt werden: Attributsuche __builtin__.function ist fehlgeschlagen Verwenden Sie Multiprocessing, um eine Funktion asynchron anzuwenden. Dieser Fehler tritt auf, weil die eingelegte Funktion nicht auf der obersten Ebene des Moduls definiert ist.

Grundlegendes zur Beizhierarchie

Python Der Beizmechanismus ermöglicht die Serialisierung von Objekten in einen Bytestrom zur späteren Deserialisierung. Allerdings können nicht alle Objekte eingelegt werden picklable, wenn sie auf der obersten Ebene eines Moduls definiert sind. Dies liegt daran, dass die Pickle-Funktion Zugriff auf die Globals der Funktion erfordert, die nicht verfügbar sind, wenn sie innerhalb einer anderen Funktion oder Klasse definiert sind.

Die Situation Ihres Codes

Während Ihre Funktion auf der obersten Ebene definiert ist, ruft sie andere Funktionen auf, die möglicherweise keine Definitionen der obersten Ebene sind. Dadurch kann eine rekursive Abhängigkeit entstehen Das Beizen der Funktion der obersten Ebene ist unmöglich.

Eine Lösung: Verschieben Sie die Funktionsdefinition

Der Schlüssel zur Lösung des Problems besteht darin, sicherzustellen, dass die Funktion, die Sie verwenden Der Beizversuch wird auf der obersten Ebene des Moduls definiert. Verschieben Sie bei Bedarf die Funktionsdefinition außerhalb von Klassen oder anderen Funktionen.

Hier ist ein Beispiel:

# Original code
class Foo:
    @staticmethod
    def work(self):
        pass

# Updated code
def work(foo):
    foo.work()

Zusammenfassung

Von Wenn Sie den Beizprozess und seine Grenzen verstehen, können Sie Fehler im Zusammenhang mit dem Beizen von Funktionen vermeiden. Denken Sie daran, Funktionen auf der obersten Ebene des Moduls zu definieren, um sicherzustellen, dass sie bei Verwendung von Multiprocessing erfolgreich ausgeführt werden.

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