要解决“不可pickle化的并行joblib”问题，可以考虑以下几种方法：

1. 使用dill库代替pickle：dill是一个功能更强大的序列化库，可以处理更多类型的对象。将joblib的默认序列化库pickle替换为dill可以解决一些pickle化失败的问题。

import joblib
import dill

# 使用dill作为序列化库
joblib.parallel_backend('loky', pickle=dill)

# 使用joblib并行处理任务
results = joblib.Parallel(n_jobs=-1)(joblib.delayed(function)(arg) for arg in args)

2. 避免pickle化不可序列化的对象：有些对象无法被pickle化，例如lambda函数、生成器等。可以尝试将这些不可pickle化的对象转换为可pickle化的形式，例如使用普通函数替代lambda函数，或者将生成器转换为列表。

import joblib

# 定义一个普通函数，替代lambda函数
def my_function(x):
    return x**2

# 使用普通函数进行并行处理
results = joblib.Parallel(n_jobs=-1)(joblib.delayed(my_function)(arg) for arg in args)

3. 使用joblib.Parallel的backend参数：可以尝试使用不同的backend来处理并行任务，例如'loky'，'threading'或'multiprocessing'。不同的backend可能对不同类型的对象具有更好的兼容性。

import joblib

# 使用不同的backend进行并行处理
results = joblib.Parallel(n_jobs=-1, backend='loky')(joblib.delayed(function)(arg) for arg in args)

4. 使用其他序列化库：如果dill和pickle都无法处理特定类型的对象，可以考虑使用其他序列化库，例如cloudpickle。将joblib的默认序列化库pickle替换为cloudpickle。

import joblib
import cloudpickle

# 使用cloudpickle作为序列化库
joblib.parallel_backend('loky', pickle=cloudpickle)

# 使用joblib并行处理任务
results = joblib.Parallel(n_jobs=-1)(joblib.delayed(function)(arg) for arg in args)

根据具体的情况，选择适合的解决方法来解决“不可pickle化的并行joblib”问题。