科技 · 實用指南
Python 顯示「Can’t pickle local object」？換序列化器前先證明程序邊界
例外指出子程序無法重建的物件，而不是平台專用答案。先記錄啟動方式、可呼叫物件、參數圖與匯入路徑。
這個例外表示跨程序傳送的物件無法序列化或按名稱解析；可能是巢狀函式、lambda、closure、bound method、lock、socket或捕獲它們的instance。
從實際launcher建立證據表，記錄Python與library版本、start method、module、qualified name、參數類型及fresh child import結果。
1. 固定真實launcher與start method
用相同script、test runner、notebook、IDE、service或framework重現，記錄python -VV、sys.executable、context與get_start_method()。
保留完整traceback並標出失敗是在start、map、submit、queue、result或framework worker startup。
2. 找到精確callable與object graph
記錄type(fn)、__module__與__qualname__；包含<locals>或<lambda>就是不可按module解析的證據。
分別測試callable與每個argument，只記錄第一個失敗type和安全結構路徑。
3. 在fresh interpreter證明可匯入
將最小worker entrypoint移到module top level，process creation放在main guard之下，確保production package path可匯入。
使用同一interpreter與working directory開新程序並解析qualified name，不依賴notebook state或IDE path。
4. 將parent resource與plain data分開
bound method可能攜帶整個instance。lock、file、socket、client與connection通常應在child建立。
若callable可匯入但argument失敗，傳遞小型plain record，並在worker initializer重建resource。
5. 將start method與serializer視為範圍決策
fork讓Linux測試通過不等於portable contract，對threaded library也可能不安全。
cloudpickle或dill改變dependency、compatibility與trust，僅在明確需求與受信receiver下使用。
6. 要求fresh-worker exit test
用相同production launcher與start method執行確定性小task，驗證import、input、result和clean exit。
記錄interpreter、start method、qualified name、input schema、worker PID、result checksum與exit status。
