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。

相关问题

运行results = pool.map(face_recognize, numbers)报错AttributeError: Can't pickle local object 'RockxFaceRecognition.run.<locals>.face_recognize'

这个错误通常是由于 multiprocessing 库无法序列化某些对象引起的。在您的情况下，似乎是由于 `face_recognize` 函数中的某些本地对象无法序列化。

为了解决这个问题，您可以尝试将 `face_recognize` 函数定义为一个独立的函数，而不是在 `run` 方法内部定义的本地函数。或者，您可以使用 `dill` 库对 `face_recognize` 函数进行序列化和反序列化，以便 multiprocessing 库可以正确地处理它。

具体来说，您可以尝试使用以下代码：

import dill

def run(self):
    # ...
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(dill.loads(dill.dumps(face_recognize)), numbers)
    # ...

使用 `dill.loads(dill.dumps(face_recognize))` 将 `face_recognize` 函数序列化并反序列化，从而允许 multiprocessing 库正确地处理它。

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`。