Многопроцессорность: пул.imap_unordered; не могу замариновать функцию

Я работаю над функцией из книги Лопеса де Прадо. Вот минимальный пример того, что я пытаюсь сделать:

import numpy as np
import pandas as pd
import multiprocessing as mp

# Define test function
def test_func(idx, a, b):
    return [idx, a**1 + b**2]

test_func = np.vectorize(test_func)

test_df = pd.DataFrame(np.random.normal(size = (10, 2)), columns = ['a', 'b'])

test_df = test_df.reset_index()

func_dict = {col:test_df[col] for col in test_df.columns}

# Function used to evaluate test_func
def expandCall(kargs):

    # Get the function argument
    func = kargs['func']

    # Delete it from the fictionary
    del kargs['func']

    # Evaluate function with other arguments
    out = func(**kargs)

    return out

parts = np.linspace(0, test_df.shape[0], 2).astype(int)

jobs = []

for i, j in zip(parts[:-1], parts[1:]):

    job = {key:func_dict[key][i:j] for key in func_dict}
    job.update({'func':test_func})
    jobs.append(job)
    
pool = mp.Pool(processes = 2)

outputs = pool.imap_unordered(expandCall, jobs)

out = []

# Process asynchronous output, report progress
for out_ in outputs:

    out.append(out_)

pool.close()
pool.join()

Я получаю ошибку

PicklingError: невозможно выбрать <функцию test_func по адресу 0x0000027FBF960F40>: это не тот же объект, что и --main--.test_func

Если я правильно читаю книгу, Лопес де Прадо предлагает решение:

def _unpickle_method(func_name, obj, cls):
    
    for cls in cls.mro():
        
        try:
            
            func = cls.__dict__[func_name]
            
        except KeyError:
            
            pass
        
        else:
            
            break
        
    return func.__get__(obj, cls)


def _pickle_method(method):
    
    func_name = method.im_func.__name__
    
    obj = method.im_self
    
    cls = method.im_class
    
    return _unpickle_method, (func_name, obj, cls)

import copyreg, types

copyreg.pickle(types.MethodType, _pickle_method, _unpickle_method)

Однако у меня это не работает. Возможно, из-за изменений в модуле многопроцессорности с момента выхода книги. К сожалению, я недостаточно хорошо понимаю решение, чтобы обновлять его. Буду признателен за любую помощь в запуске моего минимального примера.