在Python > 3上使用带有部分的多处理和映射失败的脚本，在2.7上工作正常，不能pickle '_thread.lock‘

在Python > 3上使用带有部分的多处理和映射失败的脚本，在2.7上工作正常，不能pickle '_thread.lock'。

这个问题涉及到Python的多进程编程和pickle模块的使用。在Python中，pickle模块用于序列化和反序列化对象，将对象转换为字节流以便存储或传输，或者将字节流转换为对象。

在Python 2.7中，pickle模块默认使用的是cPickle模块，而在Python 3中，pickle模块已经被优化并成为了标准库的一部分。这导致在Python 3中使用pickle时可能会出现与Python 2.7不兼容的情况。

在给定的问题中，脚本在Python 2.7上正常工作，但在Python 3上出现了多处理和映射失败的问题，并且报错信息中提到了'_thread.lock'无法pickle。

这个问题的原因是Python 3中的多进程模块对于某些对象的pickle支持不完整。'_thread.lock'是Python中的线程锁对象，它在Python 3中的pickle支持不完整，因此在多处理和映射过程中无法正确地序列化和反序列化。

为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

1. 避免pickle '_thread.lock'对象：在多进程编程中，尽量避免将'_thread.lock'对象作为参数传递给多进程的函数或方法。可以考虑使用其他线程同步机制，如Queue、Event等。
2. 使用更高级的多进程模块：Python提供了更高级的多进程模块，如multiprocessing模块。相比于pickle，multiprocessing模块提供了更完整的对象序列化和反序列化支持，可以尝试使用该模块来替代pickle。
3. 使用其他序列化方法：除了pickle，Python还提供了其他的序列化方法，如JSON、MessagePack等。可以尝试使用这些方法来序列化和反序列化对象，以避免pickle的兼容性问题。

总结起来，解决在Python > 3上使用带有部分的多处理和映射失败的脚本，在2.7上工作正常，不能pickle '_thread.lock'的问题，可以尝试避免pickle '_thread.lock'对象、使用更高级的多进程模块或者使用其他序列化方法来解决。具体的解决方法需要根据实际情况进行选择和调整。

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