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マルチプロセッシングに入れたいオブジェクトでnamedtuplesを使用するのに問題があります。酸洗エラーが発生しています。他のスタックオーバーフローの投稿からいくつか試してみましたが、成功しませんでした。これが私のコードの構造です：

package_main、test_module

 import myprogram.package_of_classes.data_object_module
 import ....obj_calculate

 class test(object):
       if __name__ == '__main__':
             my_obj=create_obj('myobject',['f1','f2'])
             input = multiprocessing.Queue()
             output = multiprocessing.Queue()
             input.put(my_obj)
             j=Process(target=obj_calculate, args=(input,output))
             j.start()

package_of_classes、data_object_module

 import collections
 import ....load_flat_file

 def get_ntuple_format(obj):
     nt_fields=''
     for fld in obj.fields:
         nt_fields=nt_fields+fld+', '
     nt_fields=nt_fields[0:-2]
     ntuple=collections.namedtuple('ntuple_format',nt_fields)
     return ntuple

 Class Data_obj:
    def __init__(self, name,fields):
        self.name=name
        self.fields=fields
        self.ntuple_form=get_ntuple_format(self)  

    def calculate(self):
        self.file_read('C:/files','division.txt')

    def file_read(self,data_directory,filename):
        output=load_flat_file(data_directory,filename,self.ntuple_form)
        self.data=output

utils_package,utils_module

def create_dataobj(name,fields):
    locals()[name]=Data_Obj(name,fields)
    return locals()[name]  

def obj_calculate(input,output):   
    obj=input.get()
    obj.calculate()
    output.put(obj)

ロードモジュール

def load_flat_file(data_directory,filename,ntuple_form):
     csv.register_dialect('csvrd', delimiter='\t', quoting=csv.QUOTE_NONE)
     ListofTuples=[]
     with open(os.path.join(data_directory,filename), 'rb') as f:
          reader = csv.reader(f,'csvrd')
          for line in reader:
               if line:
                   ListofTuples.append(ntuple_form._make(line))
     return ListofTuples

そして、私が得ているエラーは次のとおりです。 

PicklingError: PicklingError: Can't pickle  class '__main__ . ntuple_format: it's not the same object as __ main __. ntuple_format

PS このサンプル コードは大規模なプロジェクトから抽出したものなので、多少の矛盾は無視してください。

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