“Python多处理”；can'；t pickle“；使用日志记录时

我正在使用multiprocessing.Pool并行化我为模拟（D&D 5e中的战斗）编写的一些Python代码。但是，我遇到了这个错误：

无法pickle\u thread.RLock对象

。我做了一些研究，问题似乎是我的模拟使用了具有记录器的对象（来自

日志记录
模块）。我仍然希望支持模拟的单个进程运行的日志记录（这样人们就可以进行调试/检查输出），但对我来说，多个进程运行的日志记录支持就不那么重要了，因为一旦用户知道模拟正常工作，他们通常就不需要逐个播放了。我如何重构代码以使日志记录不再是问题（当存在多个进程时禁用日志记录，以多进程接受的方式实现日志记录，或其他方式）

我的模拟类中的一些代码：

    def process_run(self, num):  # pylint: disable=unused-argument
        """
        The method given to an individual process to do work. Run only once per process so we don't need to reset anything

        :param num: which iteration of the loop am I
        :return:
        """
        self._encounter.run()
        return self._encounter.get_stats()

    def mp_run(self, n=1000, p=None):
        """
        Run the Encounter n times (using multiprocessing), then print the results
        :param n: number of times to run the encounter
        :param p: number of processes to use. If None, use max number of processes
        :return: aggregate stats
        """
        if p:
            pool = Pool(p)  # use user-specified number of processes
        else:
            pool = Pool()  # use max number of processes as user didn't specify
        for result in pool.imap_unordered(self.process_run, range(n)):
            self.update_stats(result)
        pool.close()
        pool.join()
        self.calculate_aggregate_stats(n)
        self.print_aggregate_stats()
        return self._aggregate_stats

一些使用日志记录的代码（来自Conference类，每个模拟都有一个实例）：

如果您需要更多的代码示例，请告诉我

            self.get_logger().info("Round %d", self.get_round())
            unconscious = [comb.get_name() for comb in self.get_combatants() if comb.has_condition("unconscious")]
            if unconscious:
                self.get_logger().info("Unconscious: %s", str(unconscious))
            dead = [comb.get_name() for comb in self.get_combatants() if comb.has_condition("dead")]
            if dead:
                self.get_logger().info("Dead: %s", str(dead))