Как устранить ошибку «AttributeError: __exit__» при многопроцессорной обработке в Python?

Я попытался переписать некоторый код для чтения csv, чтобы иметь возможность запускать его на нескольких ядрах в Python 3.2.2. I пытался использовать объект многопроцессорной обработки Pool , который я адаптировал из рабочих примеров (и уже работал у меня для другой части моего проекта). Я столкнулся с сообщением об ошибке, которое мне было трудно расшифровать и устранить.

Ошибка:

Traceback (most recent call last):
  File "parser5_nodots_parallel.py", line 256, in <module>
    MG,ppl = csv2graph(r)
  File "parser5_nodots_parallel.py", line 245, in csv2graph
    node_chunks)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.2/lib/python3.2/multiprocessing/pool.py", line 251, in map
    return self.map_async(func, iterable, chunksize).get()
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.2/lib/python3.2/multiprocessing/pool.py", line 552, in get
    raise self._value
AttributeError: __exit__

Соответствующий код:

import csv
import time
import datetime
import re
from operator import itemgetter
from multiprocessing import Pool
import itertools

def chunks(l,n):
    """Divide a list of nodes `l` in `n` chunks"""
    l_c = iter(l)
    while 1:
        x = tuple(itertools.islice(l_c,n))
        if not x:
            return
        yield x

def csv2nodes(r):
    strptime = time.strptime
    mktime = time.mktime
    l = []
    ppl = set()
    pattern = re.compile(r"""[A-Za-z0-9"/]+?(?=[,\n])""")
    for row in r:
        with pattern.findall(row) as f:
            cell = int(f[3])
            id = int(f[2])
            st = mktime(strptime(f[0],'%d/%m/%Y'))
            ed = mktime(strptime(f[1],'%d/%m/%Y'))
        # collect list
        l.append([(id,cell,{1:st,2: ed})])
        # collect separate sets
        ppl.add(id)
    return (l,ppl)

def csv2graph(source):
    MG=nx.MultiGraph()
    # Remember that I use integers for edge attributes, to save space! Dic above.
    # start: 1
    # end: 2
    p = Pool()
    node_divisor = len(p._pool)
    node_chunks = list(chunks(source,int(len(source)/int(node_divisor))))
    num_chunks = len(node_chunks)
    pedgelists = p.map(csv2nodes,
                       node_chunks)
    ll = []
    ppl = set()
    for l in pedgelists:
        ll.append(l[0])
        ppl.update(l[1])
    MG.add_edges_from(ll)
    return (MG,ppl)

with open('/Users/laszlosandor/Dropbox/peers_prisons/python/codetenus_test.txt','r') as source:
    r = source.readlines()
    MG,ppl = csv2graph(r)

Какой хороший способ решить эту проблему?