您最终需要对您发布的代码进行很多更改：
- 您已将您的类命名为object。这是一个内置的 Python 类，所有 Python 对象都从该类派生。 你永远不应该重新定义内置类。
- 方法
function 和anotherfunction 缺少参数self，但它们在它们的主体中引用变量self。这段代码永远不可能运行。 function 还需要接受第二个参数。
- 在方法
function 中，您有self.lock.acquire 而不是self.lock.acquire()。所以你实际上并没有调用这个方法。以同样的方法引用getNext 和self.variable。这两个都没有定义。这不是minimal, reproducible example。
- 我不确定
self.variable 应该是什么。但除非它是在共享内存中分配的东西或者是一个托管对象，例如通过调用multiprocessing.Manager().dict()创建的，当这个对象被序列化/反序列化到每次调用function时，进程池中的进程，它将始终使用调用map之前的初始值，并且函数function对该属性所做的任何更改都将在其中的副本中完成子进程的地址空间，并且永远不会被反射回主进程的副本。
因此，如果您克服了最初的错误，则需要解决所有其他问题。但是让我们来解决您的错误消息，为什么不可否认的是非常不具信息性。
multiprocessing.Lock 实例可以是multiprocessing.Process 的子类的属性。当主进程创建此类类的实例时，作为该实例属性的锁存在于主进程的地址空间中。当在实例上调用方法start 并且结果调用实例的run 方法时，必须将锁序列化/反序列化到子进程正在运行的新地址空间。这按预期工作：
from multiprocessing import Process, Lock
class P(Process):
def __init__(self, *args, **kwargs):
Process.__init__(self, *args, **kwargs)
self.lock = Lock()
def run(self):
print(self.lock)
if __name__ == '__main__':
p = P()
p.start()
p.join()
打印：
<Lock(owner=None)>
不幸的是，这在您处理多处理池时不起作用。在您的object 实例中，self.lock 是通过__init__ 方法在主进程中创建的。但是当调用Pool.map 调用self.function 时，锁无法序列化/反序列化到将运行此方法的已运行池进程。
解决方案是使用设置为该锁值的全局变量来初始化多处理池中的每个进程（实际上现在没有必要将该锁作为类的属性）。这样做的方法是使用 Pool 构造函数 See the documentation 的 initializer 和 initargs 参数：
from multiprocessing import Pool, Lock
def init_pool_processes(the_lock):
"""
Initialize each process with global variable lock.
"""
global lock
lock = the_lock
class Test:
def function(self, i):
lock.acquire()
with open('test.txt', 'a') as f:
print(i, file=f)
lock.release()
def anotherfunction(self):
lock = Lock()
pool = Pool(initializer=init_pool_processes, initargs=(lock,))
pool.map(self.function, range(10))
pool.close()
pool.join()
if __name__ == '__main__':
t = Test()
t.anotherfunction()