検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルPython のマルチプロセッシング Pool.map() でインスタンス メソッドを使用する場合のシリアル化エラーを解決するにはどうすればよいですか?

How Can I Resolve Serialization Errors When Using Instance Methods with Python's Multiprocessing Pool.map()?

インスタンス メソッドを使用したマルチプロセッシングにおけるシリアル化の問題

マルチプロセッシングの Pool.map() 関数を使用する場合、ユーザーが実行しようとするとシリアル化エラーが発生する可能性があります。 pickle インスタンス メソッド。この問題は、オブジェクト指向のアプローチが採用されている場合に発生し、次のエラー メッセージが表示されます。

PicklingError: Can't pickle : 属性検索 __builtin__.instancemethod failed

問題を理解する

へこの問題を理解するには、マルチプロセッシングがシリアル化 (ピックリング) を利用してプロセス間でオブジェクトを転送することを認識することが重要です。ただし、バインドされたメソッドはプレーン関数ではないため、ピクル化できません。これらはバインドされているオブジェクトに依存しており、シリアル化可能ではありません。

問題の解決

このシリアル化の問題を解決するには、登録することで回避策を実装する必要があります。 copy_reg 標準ライブラリ メソッドを使用した関数。この関数は、バインドされたメソッドの pickle 化と unpickle 化を有効にします。

解決策の例

次のコードは、copy_reg を使用してソリューションを実装する方法の例を示しています。

import copy_reg
import types

def pickle_method(method):
    func_name = method.__func__.__name__
    cls = method.__self__.__class__
    return (_unpickle_method, (func_name, cls))

def _unpickle_method(func_name, cls):
    for cls in cls.__mro__:
        try:
            func = getattr(cls, func_name)
            break
        except AttributeError:
            pass

    return func

copy_reg.pickle(types.MethodType, pickle_method)

以上がPython のマルチプロセッシング Pool.map() でインスタンス メソッドを使用する場合のシリアル化エラーを解決するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
数値データを保存するためのリストよりも一般的にメモリ効率が高いのはなぜですか?数値データを保存するためのリストよりも一般的にメモリ効率が高いのはなぜですか?May 05, 2025 am 12:15 AM

AlaySaregenerallymorememory-effictient forstring forstring inumericaldataduetotheirfixed-sizenature anddirectmoryaccess.1)AraysstoreElementsinaCourowlock、Reducingoverheadfrompointertersormetadata.2)リスト

PythonリストをPythonアレイに変換するにはどうすればよいですか?PythonリストをPythonアレイに変換するにはどうすればよいですか?May 05, 2025 am 12:10 AM

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

同じPythonリストに異なるデータ型を保存できますか?例を挙げてください。同じPythonリストに異なるデータ型を保存できますか?例を挙げてください。May 05, 2025 am 12:10 AM

Pythonリストは、さまざまな種類のデータを保存できます。サンプルリストには、整数、文字列、フローティングポイント番号、ブール膜、ネストされたリスト、辞書が含まれています。リストの柔軟性は、データ処理とプロトタイピングにおいて価値がありますが、コードの読みやすさと保守性を確保するためには注意して使用する必要があります。

Pythonの配列とリストの違いは何ですか?Pythonの配列とリストの違いは何ですか?May 05, 2025 am 12:06 AM

Pythondoesnothavebuiltinarays; usethearmoduleformemory-efficienthogeneousdatastorage、while-lelistSareversatileformixeddatypes.Arraysareeffientive for forlardatedateSetsetype、wheneasofferistofibuliestibuliestuseduseerieartusedoersorerdatatess。

Pythonで配列を作成するために一般的に使用されるモジュールは何ですか?Pythonで配列を作成するために一般的に使用されるモジュールは何ですか?May 05, 2025 am 12:02 AM

sostCommonlylysedModule forcreatinginpythonisnumpy.1)numProvidesefficientToolsForArrayoperations、理想的なfornumericaldata.2)arrayscanbecreatedusingnp.array()for1dand2dstructures.3)

Pythonリストに要素をどのように追加しますか?Pythonリストに要素をどのように追加しますか?May 04, 2025 am 12:17 AM

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

Pythonリストをどのように作成しますか?例を挙げてください。Pythonリストをどのように作成しますか?例を挙げてください。May 04, 2025 am 12:16 AM

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

数値データの効率的なストレージと処理が重要な実際のユースケースについて話し合います。数値データの効率的なストレージと処理が重要な実際のユースケースについて話し合います。May 04, 2025 am 12:11 AM

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 最新バージョン

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、