【Python】多进程 AttributeError: Can’t pickle local object

最近写了一个在电脑磁盘搜索全部文件的的一个小程序，效果达到了，但是效率5~6分钟，效率是十分的不理想。故而直接想到提升效率的多线程或者多进程，然后发现的一个诡异的事情，我使用的是官方的Cpython 版本的python 。发现，在Cpython 里面，多进程要比多线程快多了，甚至超一倍。后来了解到在多线程里面，受到GIL全称global interpreter lock，全局解释器锁的影响，多线程是共用一个GIL,
多进程用的每一个进程一个CIL,所以效率更甚。

然而，问题出现了，python 多进程 AttributeError: Can't pickle local object

示例代码（测试用）：

from threading import Thread
from multiprocessing import Process, Queue as mQueue
from queue import Queue
import timedef single_test():my_sum = 0for i in range(1, 10000000):my_sum += iprint("单线程结果:", my_sum)def thread_test():def sum_func(q, start, end):my_sum = 0for i in range(start, end):my_sum += iq.put(my_sum)def run_thread():q = Queue()t1 = Thread(target=sum_func, args=(q, 1, 5000000))t2 = Thread(target=sum_func, args=(q, 5000000, 10000000))t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()my_sum = 0while not q.empty():my_sum += q.get()print("多线程结果:", my_sum)run_thread()def process_test():def sum_process_func(q, start, end):my_sum = 0for i in range(start, end):my_sum += iq.put(my_sum)def run_process():q = mQueue()p1 = Process(target=sum_process_func, args=(q, 1, 5000000))p2 = Process(target=sum_process_func, args=(q, 5000000, 10000000))p1.start()p2.start()p1.join()p2.join()my_sum = 0while not q.empty():my_sum += q.get()print("多进程结果:", my_sum)run_process()if __name__ == "__main__":t0 = time.time()single_test()t1 = time.time()thread_test()t2 = time.time()process_test()t3 = time.time()print(f"单线程耗时:{t1-t0}s")print(f"多线程耗时:{t2-t1}s")print(f"多进程耗时:{t3-t2}s")

解决方法一（避免是使用闭包：）

from threading import Thread
from multiprocessing import Process, Queue as mQueue
from queue import Queue
import timedef single_test():my_sum = 0for i in range(1, 10000000):my_sum += iprint("单线程结果:", my_sum)def thread_test():def sum_func(q, start, end):my_sum = 0for i in range(start, end):my_sum += iq.put(my_sum)def run_thread():q = Queue()t1 = Thread(target=sum_func, args=(q, 1, 5000000))t2 = Thread(target=sum_func, args=(q, 5000000, 10000000))t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()my_sum = 0while not q.empty():my_sum += q.get()print("多线程结果:", my_sum)run_thread()def sum_process_func(q, start, end):my_sum = 0for i in range(start, end):my_sum += iq.put(my_sum)def process_test():def run_process():q = mQueue()p1 = Process(target=sum_process_func, args=(q, 1, 5000000))p2 = Process(target=sum_process_func, args=(q, 5000000, 10000000))p1.start()p2.start()p1.join()p2.join()my_sum = 0while not q.empty():my_sum += q.get()print("多进程结果:", my_sum)run_process()if __name__ == "__main__":t0 = time.time()single_test()t1 = time.time()thread_test()t2 = time.time()process_test()t3 = time.time()print(f"单线程耗时:{t1-t0}s")print(f"多线程耗时:{t2-t1}s")print(f"多进程耗时:{t3-t2}s")

解决方法二（pathos模块）

python闭包不支持pickle（序列化）。多进程需要函数能pickle。

1.更换pickle，考虑以下代码：

 from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool

网址
https://github.com/uqfoundation/pathos

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解决方法一（避免是使用闭包：）

解决方法二（pathos模块）

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