Каждый Новый Год, как вы помните, я пытаюсь придумать какую-то новую технологическую фишечку к празднику. Идея вот этого у меня возникла еще год назад, но ни времени, ни знаний для реализации толком не было. В этот же раз поставил себе цель обязательно разобраться и добить. Демка на видео, без звука будет непонятно.
Из недостатков, конечно, нужно калибровать под каждые светодиоды то, как визуально будет выглядеть тот или иной цвет. Я этого не делал, поэтому попадание не чтоб прям идеальное, особенно для сложных сцен типа «осенний лес».
Из крутого внезапно узнал, что ESP32 двухъядерная! Не знаю, как я это пропустил в своё время. Но тут прям можно одним потоком читать сеть, а другим драйвить ленту и не делать паузы.
В целом мне всё равно нравится. Работает под управлением DeepSeek. В первой версии был GigaChat, он отвечает где-то вдвое быстрее, но слишком часто предлагает цвета совершенно мимо того, что я назвал.
Репозиторий с не слишком аккуратным кодом, если кому не лень будет возиться :) С наступающим!
#dev@clockstackwheels#gadgets@clockstackwheels#diy@clockstackwheels
https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html
#multiprocessing is a package that supports spawning processes using an #API similar to the #threading module. The multiprocessing package offers both local and remote #concurrency, effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of #threads. Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows.
https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html
multiprocessing is a package that supports spawning processes using an API similar to the threading module. The multiprocessing package offers both local and remote concurrency, effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads. Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows.
The #multiprocessing module also introduces #APIs which do not have analogs in the #threading#module. A prime example of this is the Pool object which offers a convenient means of parallelizing the execution of a function across multiple input values, distributing the input data across processes (data #parallelism). The following example demonstrates the common practice of defining such functions in a module so that child processes can successfully import that module. This basic example of data parallelism using Pool,
https://github.com/python/asyncio
The #asyncio#module provides infrastructure for writing #single-threaded concurrent code using #coroutines, #multiplexing#I/O access over sockets and other resources, running network clients and servers, and other related primitives. Here is a more detailed list of the package contents:
a pluggable event loop with various system-specific implementations;
transport and protocol abstractions (similar to those in Twisted);
concrete support for TCP, UDP, SSL, subprocess pipes, delayed calls, and others (some may be system-dependent);
a Future class that mimics the one in the concurrent.futures module, but adapted for use with the event loop;
#coroutines and #tasks based on yield from (PEP 380), to help write concurrent code in a sequential fashion;
cancellation support for Futures and coroutines;
synchronization primitives for use between coroutines in a single thread, mimicking those in the #threading module;
an interface for passing work off to a threadpool, for times when you absolutely, positively have to use a library that makes blocking I/O calls.
Note: The implementation of asyncio was previously called "Tulip".