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マルチプロセッシングを使用して、パンダのExcelの読み取りを高速化しようとしています。ただし、マルチプロセッシングを使用すると、エラー cPickle.PicklingError: Can't pickle : attribute lookup __builtin__.function failed が発生します

次を実行しようとすると: 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 はこの問題を解決するように設計されていませんか? ここで何かを見落としていますか？

編集：完全なエラーコードのトレース

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 が C コードのラッパーとして Swig を使用している可能性があります。この場合、dill は適切に機能しない可能性があり、pathos は pickle に切り替わります。ここに示すように、回避策があります: How to make my SWIG extension module work with Pickle?

于 2016-10-31T23:11:55.550 に答える