python报错：pickle.PicklingError

pickle.PicklingError: Can’t pickle <function at 0x0000016ACED65160>: attribute lookup on main failed

multiprocessing模块不但支持多进程，
其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。
task_master.py
出现一下报错：
pickle.PicklingError: Can’t pickle <function at 0x0000016ACED65160>: attribute lookup on main failed
原因是：
pickle模块不能序列化lambda function，故我们需要自行定义函数，实现序列化

同时要注意：
在绑定网络地址时不能为空，可以使用‘127.0.0.1’代替空置

import random, time, queue
from multiprocessing.managers import BaseManager

# 发送任务的队列:
task_queue = queue.Queue()
# 接收结果的队列:
result_queue = queue.Queue()


def return_task_queue():
    global task_queue
    return task_queue


def return_result_queue():
    global result_queue
    return result_queue


# 从BaseManager继承的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):
    pass

if __name__ == '__main__':
    # 把两个Queue都注册到网络上, callable参数关联了Queue对象:
    QueueManager.register('get_task_queue', callable=return_task_queue)
    QueueManager.register('get_result_queue', callable=return_result_queue)
    # 绑定端口5000, 设置验证码'abc':
    manager = QueueManager(address=('127.0.0.1', 5000), authkey=b'abc')
    # 启动Queue:
    manager.start()
    # 获得通过网络访问的Queue对象:
    task = manager.get_task_queue()
    result = manager.get_result_queue()
    # 放几个任务进去:
    for i in range(10):
        n = random.randint(0, 10000)
        print('Put task %d...' % n)
        task.put(n)
    # 从result队列读取结果:
    print('Try get results...')
    for i in range(10):
        r = result.get(timeout=10)
        print('Result: %s' % r)
    # 关闭:
    manager.shutdown()
    print('master exit.')