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我正在尝试使用多处理来加快 pandas excel 的阅读速度。但是，当我使用多处理时，我收到错误 cPickle.PicklingError: Can't pickle : attribute lookup __builtin__.function failed

当我尝试运行以下命令时： import dill from pathos.multiprocessing import ProcessPool

class A(object):
    def __init__(self):
        self.files = glob.glob(\*)

    def read_file(self, filename):
        return pd.read_excel(filename)

    def file_data(self):
        pool = ProcessPool(9)
        file_list = [filename for filename in self.files]
        df_list = pool.map(A().read_file, file_list)
        combined_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

pathos.multiprocessing 不是旨在解决这个问题吗？我在这里忽略了什么吗？

编辑：完整的错误代码跟踪到

File "c:\users\zky3sse\appdata\local\continuum\anaconda2\lib\site-packages\pathos-0.2.0-py2.7.egg\
pathos\multiprocessing.py", line 136, in map
return _pool.map(star(f), zip(*args)) # chunksize
  File "C:\Users\ZKY3SSE\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\multiprocessing\pool.py", line 251, in map
return self.map_async(func, iterable, chunksize).get()
  File "C:\Users\ZKY3SSE\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\multiprocessing\pool.py", line 567, in get
raise self._value
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Pandas 可能使用 Swig 作为 C 代码的包装器。如果是这种情况，那么莳萝可能无法正常工作，然后悲痛会切换到泡菜。有一些解决方法，如下所示：如何使我的 SWIG 扩展模块与 Pickle 一起使用？

于 2016-10-31T23:11:55.550 回答