在执行connect.send（）语句时，报如下类似的错
TypeError: a bytes-like object is required, not ‘str’
TypeError: a bytes-like object is required, not ‘list’
TypeError: a bytes-like object is required, not ‘set’
TypeError: a bytes-like object is required, not ‘dict’
以上问题主要是因为python3之后，无论是客户端还是服务器端的socket在执行send（）或者sendall（）时候，只能发送bytes类型的数据，因此需要将str,list,set,dict，object等数据类型转换成bytes类型。
代码中经常见的是TypeError: a bytes-like object is required, not ‘str’，也就是需要把字符串转换成bytes类型。因为往往socket中传递的一串数据，所以这种情况比较好解决。
对应解决方法链接如下：
链接: https://blog.csdn.net/u014770372/article/details/76285740
除了上边链接提供的decode和encode方法，也可以使用x.to_bytes来转换
下面展示例子。
connect.send(len(x).to_bytes(length=6, byteorder='big'))
然而在一些复杂的场景中，socket中send（）的数据不是一个字符串那么简单，比如在联邦学习神经网络训练过程，client端的socket需要一次性发送profile、local gradient、epoch、labels、batch_data，intermediate data等一些列数据集合。例如下边语句：
这段代码中，client需要一次性发送client_fx, labels, iter, self.local_ep, self.idx, len_batch这6个数据。因此将这些数据组合作为set类型的数据data，然后 client.sendall(data)。但这时候会报错TypeError: a bytes-like object is required, not ‘set’，原因是set类型数据不不能直接发送，需要转换成bytes类型。然而如果使用to_bytes或encode方法，又会报错提示 ‘set’ object has no attribute ‘encode’，因为set，dict，list都不能直接转化成bytes类型。
有两种解决方法：
1、第一种是循环单独发送各个数据，把每个数据单独转换成bytes发送，但这种对于精确测试训练或推理延迟的场景不适用。第一种方法连接如下：
链接: https://bobbyhadz.com/blog/python-attributeerror-list-object-has-no-attribute-encode
2、第二种方法是pickle.dumps（）方法。pickle.dumps（）即序列化。序列化：把内存对象转换为字节序列的过程称为对象的序列化。因此我们可以通过pickle.dumps（），把set，list，dict或object转换成bytes，然后让send（）法发送。因此上述图片中的代码可以改成如下：
data={client_fx, labels, iter, self.local_ep, self.idx, len_batch}
data=pickle.dumps(data)
connect.send(data)
最后
对pyton中bytes，str，list，dict，set类型区别转换做一下总结，链接如下：https://blog.csdn.net/the_time_runner/article/details/86585766
对pickle类总结，链接如下：https://blog.csdn.net/coffee_cream/article/details/51754484