优化代码 # fixes MacOS error: TypeError: cannot pickle '_io.TextIOWrapper' object Process = get_context("spawn").Process maxsize = 10 * process_count # output queue output_queue = Queue(maxsize=maxsize) # Reduce job that sorts and prints output reduce = Process(target=reduce_process, args=(output_queue, output)) reduce.start()

这个错误通常是因为在使用pickle模块将对象序列化时，对象中存在不能被序列化的属性或方法所导致的。你可以尝试使用dill模块代替pickle模块，因为dill模块可以序列化更多类型的对象。另外，你可以将输出队列的最大大小改为更小的值，以确保不会占用过多的内存资源。此外，你可以在reduce进程启动之前先检查output_queue是否已满，以避免阻塞。最后，你可以考虑使用更高效的多进程库，如ray或mpy。以下是一个可能的优化代码示例：

import dill
from multiprocessing import Queue, Process, get_context

# number of processes
process_count = 4

# output queue
output_queue = Queue(maxsize=100)

def reduce_process(output_queue, output):
    # sort and print output
    while True:
        if not output_queue.empty():
            data = output_queue.get()
            # process data
            output.write(data)
        else:
            break

if __name__ == '__main__':
    # Reduce job that sorts and prints output
    reduce = Process(target=reduce_process, args=(output_queue, output))
    reduce.start()

    # spawn processes
    processes = []
    for i in range(process_count):
        p = Process(target=worker_process, args=(input_queue, output_queue))
        processes.append(p)
        p.start()

    # join processes
    for p in processes:
        p.join()

    # stop reduce process
    output_queue.put(None)
    reduce.join()

在这个优化代码中，我们使用了dill模块代替pickle模块，将输出队列的最大大小改为了100，使用了if语句来检查队列是否为空，使用了if __name__ == '__main__'语句来避免进程启动时出现重复代码，并且使用了更高效的进程池管理库。