在pyspark中是否可以对python对象使用parallelize函数？我想在对象列表上并行运行，使用函数修改它们，然后打印这些对象。

def init_spark(appname):
  spark = SparkSession.builder.appName(appname).getOrCreate()
  sc = spark.sparkContext
  return spark,sc

def run_on_configs_spark(object_list):
  spark,sc = init_spark(appname="analysis")
  p_configs_RDD = sc.parallelize(object_list)
  p_configs_RDD=p_configs_RDD.map(func)
  p_configs_RDD.foreach(print)

def func(object):
  return do-somthing(object)

当我运行上面的代码时，我遇到了一个错误“attributeerror:cannot get attribute'object'on<module'pyspark.daemon'from…>”。我该怎么解决？
我做了以下的变通方法。但我不认为这是一个好的解决方案，一般来说，它假设我可以改变对象的构造函数。
我已将对象转换为字典，并从目录中解释对象。

def init_spark(appname):
  spark = SparkSession.builder.appName(appname).getOrCreate()
  sc = spark.sparkContext
  return spark,sc

def run_on_configs_spark(object_list):
  spark,sc = init_spark(appname="analysis")
  p_configs_RDD = sc.parallelize([x.__dict__() for x in object_list])
  p_configs_RDD=p_configs_RDD.map(func)
  p_configs_RDD.foreach(print)

def func(dict):
  object=CreateObject(create_from_dict=True,dictionary=dict)
  return do-something(object)

在对象的构造函数中：

class Object:
   def __init__(create_from_dict=False,dictionary=None, other_params...):
      if(create_from_dict):
        self.__dict__.update(dictionary)
        return

有没有更好的解决办法？