PicklingError: Can't pickle <type 'thread.lock'>: attribute lookup thread.lock failed

这个错误通常是因为你尝试序列化一个不能被序列化的对象。在这种情况下，它是因为你尝试 pickle 了一个线程锁 (thread lock) 对象，但线程锁对象是不可序列化的。

要解决这个问题，你可以尝试避免 pickling 线程锁对象，或者自定义一个可序列化的线程锁类，例如：

import threading

class SerializableLock(object):
    def __init__(self):
        self.lock = threading.Lock()

    def __getstate__(self):
        return {}

    def __setstate__(self, state):
        self.lock = threading.Lock()

    def acquire(self):
        self.lock.acquire()

    def release(self):
        self.lock.release()

然后你就可以使用 `SerializableLock` 替代 `threading.Lock` 来避免这个错误了。

相关问题

_pickle.PicklingError: Can't pickle <class 'rockx.RockX.Object'>: attribute lookup Object on rockx.RockX failed

这是一个 Python 中的 PicklingError 错误。它通常发生在尝试对某些对象进行 pickling（序列化）时，而这些对象无法被序列化。

在这种情况下，错误消息提到了一个名为 "rockx.RockX.Object" 的类，该类无法进行 pickling。可能的原因是该类没有实现 pickle 协议，或者其中包含不支持 pickle 的属性。

要解决这个问题，你可以尝试检查你的代码，找出哪些对象无法进行 pickling，并尝试实现 pickle 协议。另外，你也可以考虑使用其他的序列化库，如 JSON 或 msgpack。

python代码output = [p.get() for p in results]报错_pickle.PicklingError: Can't pickle <class 'rockx.RockX.Object'>: attribute lookup Object on rockx.RockX failed

这个错误通常是因为您的代码试图对无法序列化的对象进行 pickle 操作，导致 pickle 操作失败。在这种情况下，您可以尝试使用 dill 库，它可以对更多类型的对象进行序列化。

您可以使用以下代码替换原来的 import pickle 语句：

import dill as pickle

如果您仍然遇到问题，您可以尝试将无法序列化的对象转换为可以序列化的对象。例如，您可以将对象转换为字典或元组，以便 pickle 可以序列化它们。

如果您使用的是 rockx.RockX.Object 对象，您可以尝试将其转换为字典或元组，然后再对其进行 pickle 操作。例如：

obj_dict = {'attribute1': obj.attribute1, 'attribute2': obj.attribute2}
output = pickle.dumps(obj_dict)

希望这些方法可以帮助您解决问题。