Python分布式进程报错：pickle模块不能序列化lambda函数

今天在学习到廖老师Python教程的分布式进程时，遇到了一个错误：_pickle.PicklingError: Can't pickle <function <lambda> at 0x000001710FDC2EA0>: attribute lookup <lambda> on __main__ failed（pickle模块不能序列化lambda函数）

代码如下：

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_

import random, 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()
# 从BaseManager继承的QueueManager


class QueueManager(BaseManager):
    pass


# 吧两个Queue都注册到网络上，callable参数关联了Queue对象
QueueManager.register('get_task_queue', callable=lambda: task_queue)
QueueManager.register('get_result_queue', callable=lambda: result_queue)

# 绑定端口5000，设置验证码abc
manager = QueueManager(address=('', 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
for i in range(10):
    n = random.randint(0, 1000)
    print('添加任务 %d' % n)
    task.put(n)

# 从result队列读取结果
print('尝试获取结果')
for i in range(10):
    r = result.get(timeout=10)
    print('结果是：%s' % r)

# 关闭
manager.shutdown()
print('master exit')

在教程中我记得有关pickle的事儿（有印象看来思想还在线上，哈哈），翻了一下，看到：

 原来是系统问题造成的，那么，如何解决呢？在教程中我也看到，遇到这样的情况，需要我们自己定义函数，实现序列化。

所以对代码稍加修改，定义两个函数return_task_queue和return_result_queue实现序列化：

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_

import random, 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__':
    # 吧两个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
    for i in range(10):
        n = random.randint(0, 1000)
        print('添加任务 %d' % n)
        task.put(n)

    # 从result队列读取结果
    print('尝试获取结果')
    for i in range(10):
        r = result.get(timeout=10)
        print('结果是：%s' % r)

    # 关闭
    manager.shutdown()
    print('master exit')

运行结果：

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