Python 多重加工中的酸洗

以下代码的目标只是用0到9填充数组：

在尝试调用函数中的多进程时，出现pickle错误：

AttributeError: Can't pickle local object 'processInput.<locals>.testNested'

AttributeError:无法pickle本地对象'processInput..testNested'

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问题：如果我必须在其他函数中操作多进程，有什么建议如何实现这个目标吗？

内置包中有一些示例，我稍微修改了第一个，其中包括使用类：

class multiprocessing.pool.pool（[processs[，initializer[，initargs[，maxstasksperchild[，context\\\\]]]）

一个进程池对象，它控制作业可以提交到的工作进程池。它支持带有超时和回调的异步结果，并具有并行映射实现

进程

是要使用的工作进程数。如果进程为

None

，则使用返回的数字

如果

初始值设定项
不是
None
，则每个工作进程在启动时将调用
初始值设定项（*initargs）

maxtasksparchild是工作进程在退出并替换为新工作进程之前可以完成的任务数，以释放未使用的资源。默认的
maxtasksperchild
为
None
，这意味着工作进程将与池一样长时间地存在

上下文可用于指定用于启动工作进程的上下文。通常使用上下文对象的函数
multiprocessing.pool（）
或
pool（）
方法创建池。在这两种情况下，上下文都被适当地设置

注意池对象的方法只能由创建池的进程调用

因此，您实际上不需要导入和使用，因为默认情况下使用系统中的CPU数量
：

from multiprocessing import Pool

def f(x):
    return x

if __name__ == '__main__':
    with Pool() as p:
        print(p.map(f, list(range(10))))

然而，同样的结果也可以通过写“一行”来实现：

我将pool
p
映射到函数
f（）
，以防您想做的事情比为索引赋值更复杂。
按照错误消息，嵌套函数不能被pickle，您应该在模块的顶层定义辅助函数。
只有当您理解了它使用的所有术语时，错误消息才会清楚。@problemofficer谢谢您的建议，我已经更新了。
from multiprocessing import Pool

def f(x):
    return x

if __name__ == '__main__':
    with Pool() as p:
        print(p.map(f, list(range(10))))

print(list(range(10)))