python在两个进程之间共享manager.dict（）中的线程对象

我想在两个进程之间共享线程对象的dict。我还有另外一份物品的目录，目前似乎还有效

问题是，当我尝试向dict添加键/值对时，它会引发异常（

key

是整数，

value

是线程对象）：

我尝试从

manager.dict（）

切换到

manager.list（）

，它也不起作用：

Exception with manager.list()
    TypeError: can't pickle _thread.lock objects

readFiles（）

函数工作正常

我使用python 3.5.1（Anaconda）

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我可以说，你不能在进程之间共享线程，如果你想在不同的进程中启动线程，你可以共享这些线程的参数，或者你可以共享一些结果。您看到的问题是由进程创建的性质引起的，在python中，所有参数都将在当前进程中序列化，然后传递给新进程，然后python将在那里反序列化它们以运行“目标”。显然，线程对象是不可序列化的（您可以检查这个有趣的线程以了解序列化问题）。

您遇到了什么异常？将异常跟踪添加到问题。当我使用dict（）时，它会引发异常。。。TypeError:使用list时无法序列化'\io.TextIOWrapper'对象它引发异常。。。TypeError:can't pickle\u thread.lock objects Hanks，对于这个答案，我尝试思考如何以不同的方式处理它。。。当我想将线程对象存储在一个列表中（而不是在manager.list（）中）时，是否仍需要对其进行pickle处理？问题是线程对象不可序列化，您可以实现自己的序列化器/反序列化器tho，但不能在另一个进程中使用同一线程。是的，您可以在任何结构中存储线程对象，这没有问题。感谢这些提示，我只需更改代码，将routingtable作为json格式传递给进程，并在进程中创建需要的线程对象

Exception with manager.list()
    TypeError: can't pickle _thread.lock objects

def startAlgorithm(fNameGraph, fNameEnergyDistribution, fNameRouteTables):
    global _manager, _allTiesets, _allNodes, _stopDistribution

    _manager = Manager()
    _allTiesets = _manager.dict()
    _allNodes = _manager.dict()

    _stopDistribution = Value(c_bool, False)

    readFiles(fNameGraph, fNameEnergyDistribution, fNameRouteTables)
    initializeAlgorithm()

    procTADiC = Process(target=TADiC, args=(_stopDistribution, _allNodes))
    procTA = Process(target=TIESET_AGENT, args=(_stopDistribution, _allNodes, _allTiesets))
    procTADiC.start()
    procTA.start()

    procTADiC.join()
    procTA.join()


def initializeAlgorithm():
    global _graphNX, _routingTable, _energyDistribution, _energyMeanValue

    #Init all Nodes
    allNodeIDs = _graphNX.nodes()
    energySum = 0
    for node in allNodeIDs:
        nodeEnergyLoad = float(_energyDistribution.get(str(node)))
        nodeObj = Node(node, nodeEnergyLoad)
        _allNodes[node] = nodeObj
        energySum = energySum + nodeEnergyLoad

    #Calculate the mean value from the whole energy in the graph
    _energyMeanValue = energySum / len(allNodeIDs)

    #Init all Tieset-Threads
    for tieset in _routingTable:
        tiesetID = int(tieset['TiesetID'])
        connNodes = list(tieset['Nodes'])
        connEdges = list(tieset['Edges'])
        adjTiesets = list(tieset['AdjTiesets'])
        tiesetThread = Tieset(tiesetID, connNodes, connEdges, adjTiesets)
        _allTiesets[tiesetID] = tiesetThread        # Raise Exception!!!!!!!!!!


class Node:
    'Node-Class that hold information about a node in a tieset'

    def __init__(self, nodeID, energyLoad):
        self.nodeID = nodeID
        self.energyLoad = energyLoad
        self.tiesetFlag = False


class Tieset(threading.Thread):
    'Tieset-Class as Thread to distribute the load within the tieset'

    def __init__(self, tiesetID, connectedNodes, connectedEdges, adjTiesets):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.tiesetID = tiesetID
        self.connectedNodes = connectedNodes
        self.connectedEdges = connectedEdges
        self.adjTiesets = adjTiesets
        self.leaderNodeID = min(int(n) for n in connectedNodes)
        self.measureCnt = 0


    def run(self):
        print('start Thread')