python运行results = pool.map(self.face_recognize, numbers)报错TypeError: Pickling an AuthenticationString object is disallowed for security reasons

这个错误通常出现在使用 Python 中的 `multiprocessing.Pool` 对象执行并行任务时，其中的任务涉及到了无法序列化的对象，例如 `AuthenticationString`。

在执行任务之前，`multiprocessing.Pool` 会将任务序列化，然后将其发送给子进程进行处理。但是，由于某些对象无法被序列化，因此就会出现这个错误。

为了解决这个问题，你可以考虑在执行任务之前，将涉及到的 `AuthenticationString` 对象转换为其他类型的对象，例如字符串或字节串。这样，`multiprocessing.Pool` 在序列化任务时就可以避免序列化这些敏感对象，从而避免出现安全问题。

具体来说，你可以将 `face_recognize` 函数中使用到的 `AuthenticationString` 对象转换为字符串或字节串，例如：

def face_recognize(number):
    # 将 AuthenticationString 对象转换为字符串或字节串
    password = str(authentication_string)
    ...

或者，你也可以使用其他的并行计算库，例如 `concurrent.futures` 或 `joblib`，它们可以更好地处理一些无法被序列化的对象。

总之，为了保证代码的安全性和可靠性，你应该尽可能避免在并行计算中使用无法被序列化的对象，或者使用更加安全和可靠的并行计算库来代替 `multiprocessing.Pool`。

相关问题

运行results = pool.map(self.face_recognize, numbers)报错Pickling an AuthenticationString object is ' TypeError: Pickling an AuthenticationString object is disallowed for security reasons

这个错误是由于在使用`multiprocessing.Pool`的`map`方法时，尝试序列化了一个未知安全级别的对象（这里是`AuthenticationString`对象）导致的。解决方法如下：

1. 将`AuthenticationString`对象转换为字符串或者其他可序列化的数据类型，然后再传递给`face_recognize`函数。

2. 尝试将`pickle`的安全级别设置为1或0，如下所示：

   import multiprocessing as mp
   import pickle
   
   mp.set_start_method('spawn')  # 必须先设置 start_method
   mp.set_pickle(pickle.HIGHEST_PROTOCOL)  # 将pickle安全级别设置为0或1
   
   pool = mp.Pool(processes=4)
   results = pool.map(self.face_recognize, numbers)
   pool.close()
   pool.join()

3. 尝试使用`dill`模块代替`pickle`模块，因为`dill`支持序列化更多类型的对象。可以这样使用：

   import dill as pickle
   import multiprocessing as mp
   
   mp.set_start_method('spawn')  # 必须先设置 start_method
   
   pool = mp.Pool(processes=4)
   results = pool.map(self.face_recognize, numbers)
   pool.close()
   pool.join()

希望这些解决方法能够帮到你。

python运行results = pool.map(face_recognize, numbers)报错_pickle.PicklingError: Can't pickle <function face_recognize at 0x7f8f0ca950>: attribute lookup face_recognize on __main__ failed

这个错误通常是由于Python的多进程模块（如multiprocessing）无法序列化函数导致的。解决方法是将该函数定义在可导入的模块中，而不是在主程序中。您可以将`face_recognize`函数定义在一个单独的.py文件中，并使用`import`语句将其导入到主程序中。这样就可以避免`Can't pickle`错误了。