django有PicklingError(f"Cannot pickle {self.__class__.__qualname__}.")报错是怎么回事
报错的原因
`PicklingError` 是 Python 内置的一种异常类型，它表示无法序列化（或“pickling”）一个对象。
在 Django 中，这种错误通常是在使用多线程或进程池时触发的。PicklingError 错误是因为序列化过程中，遇到了无法被pickle的特殊对象，导致的，而且错误信息中也显示是类名称。
常见的原因有:
- 序列化了类型为函数、方法、lambda、类实例等未定义__reduce__ 方法的特殊对象
- 类定义中使用了类级别的线程锁、全局变量等
解决方法：
- 检查你需要序列化的对象是否可以序列化，如果不行，请考虑使用其他方式传递参数
- 将类定义中的线程锁、全局变量等改为实例变量
如果这些方法都不能解决问题，建议查看一下Python的官方文档或社区帮助, 或在技术论坛上寻求帮助。
如果你正在使用 Django 的多线程或进程池功能，还可以尝试以下解决方法：
- 使用进程池而不是线程池，因为 Python 中的进程不存在共享状态，而线程存在。
- 使用 manager.Manager() 或 manager.SyncManager() 代替 multiprocessing.Manager()
- 在进程间传递参数时，使用基于文件或套接字的传输方式，而不是基于内存的方式。
- 使用进程间通信的方法进行参数传递，如 multiprocessing.Queue 。
- 可以考虑更换为其他的更强大的进程管理库，如 celery.
还有记住，在尝试解决问题时，请务必记住在您的 Django 项目中使用的所有其他相关库，因为问题可能出现在其中之一。
如何解决
解决 `PicklingError` 的具体方法取决于引发错误的原因。但通常建议的方法有:
1. 检查你需要序列化的对象是否可以序列化，如果不行，请考虑使用其他方式传递参数
2. 使用manager.Manager() 或 manager.SyncManager() 来管理对象。
3. 检查类的实现，删除不能序列化的对象。
4. 将类定义中的线程锁、全局变量等改为实例变量
5. 使用进程池而不是线程池
6. 在进程间传递参数时使用基于文件或套接字的传输方式
7. 使用进程间通信的方法进行参数传递
8. 更换其他的进程管理库，如 celery.
如果这些方法都不能解决问题，建议查看一下Python的官方文档或社区帮助, 或在技术论坛上寻求帮助。
除了上述方法之外，还有几点需要注意：
9. 如果在使用多进程或线程时出现了这种错误，检查你的程序是否正确地使用了锁或其他同步工具。
10. 如果你使用了第三方库，请确保它们正确实现了序列化。
11. 如果仍然无法解决问题, 可以尝试使用 dill 来代替 pickle 模块
12. 可以使用第三方库 joblib 进行并行处理, joblib 能够自动识别不能pickle的对象并使用其他的替代方法
总的来说，解决 `PicklingError` 的问题需要对程序的具体实现进行深入分析，并且需要根据实际情况来选择合适的解决方法。
使用例子
是的，我可以给您提供一个简单的例子来演示如何使用 manager.Manager() 或 manager.SyncManager() 代替 multiprocessing.Manager()
这是使用 multiprocessing.Manager() 的示例：
from multiprocessing import Process, Manager
def f(d, l):
d[1] = '1'
d['2'] = 2
d[0.25] = None
l.reverse()
if __name__ == '__main__':
with Manager() as manager:
d = manager.dict()
l = manager.list(range(10))
p = Process(target=f, args=(d, l))
p.start()
p.join()
这是使用 manager.Manager() 或 manager.SyncManager() 的示例：
from multiprocessing import Process, Manager
def f(d, l):
d[1] = '1'
d['2'] = 2
d[0.25] = None
l.reverse()
if __name__ == '__main__':
with Manager() as manager:
d = manager.dict()
l = manager.list(range(10))
p = Process(target=f, args=(d, l))
p.start()
p.join()
上面的两个示例是完全一样的，只是用manager.Manager() 或 manager.