我尝试使用多处理来加快代码的性能，同时也使用numba jitclass。jitted函数中包含jitclass实例，该函数是多处理池的目标。

运行代码时，收到以下错误消息：cPickle.PicklingError: Can't pickle : attribute lookup numba.jitclass.boxing.MyClass failed

我尝试在python3中运行代码，它也有相同的问题：

^{pr2}$

我甚至试过了”病理学.多处理或“multiprocessing_-on-dill”模块代替了原来的“multiprocessing”模块，但两个模块都不起作用。

我怎么处理这个问题？提前谢谢。在

下面是我的测试代码。在import numba as nb

from scipy.integrate import odeint

import multiprocessing as mp

@nb.jit(nopython=True)

def odeSystem(x, t, a):

v = a.func(x, t)

return 1-x+v

@nb.jitclass([])

class B(object):

def __init__(self):

spec = [("b", B.class_type.instance_type),("c", nb.f8)]

@nb.jitclass(spec)

class A(object):

def __init__(self, b, c):

self.b = b

self.c = c

def func(self, x, t):

return 0

def odeSolve(x, t, a):

sol = odeint(odeSystem, x, t, args=(a,))

return sol

if __name__ == "__main__":

a = A(B(), 3)

from functools import partial

initialx = range(10)

ode = partial(odeSolve, t=range(0, 10), a=a)

nProcess = 1

pool = mp.Pool(nProcess)

sol = pool.map(ode, initialx)

print sol

如果我运行这个，我得到一个错误消息：cPickle.PicklingError: Can't pickle : attribute lookup numba.jitclass.boxing.A failed