От многопоточных вычислений переходим к распределённым. То есть вычисления, происходящие на нескольких компьютерах.
Конечно, в зависимости от задачи, вы можете взять готовые решения вроде CGRU или Deadline для рендеринга, charm4py или Dask для ML, или замутить что-то на AWS С2. Но хотелось бы чего-то попроще, попитоничней что ли)
А ведь в Python есть средства "из коробки" для синхронизации нескольких процессов на разных хостах.
Вот простой пример кода, который синхронизирует работу двух процессов на разных компьютерах.
В этом случае используется процесс-посредник, который является синхронизирующим сервером.
В примере создаётся некий Manager, который шарит общую для клиентов очередь. Все подключившиеся могут что-то в неё писать или забирать.
В моём коде один процесс что-то "считает" и складывает в очередь, другой забирает и продолжает какие-то свои "расчёты".
Если у вас есть несколько машин, то можете попробовать это запустить по сети (нужно заменить 'localhost' на IP-адрес сервера). Но и на локальной машине сработает.
Gist 🌎
#libs#source#tricks
#аренда#А314⤴️⤴️⤴️
#сноваактуальна
Тот случай, когда «фотообои с Исаакиевским собором» становятся реальным видом из гостиной 👀
Понятно, без лишних слов: вид из 🪟 — выше всяких похвал. Скажем больше: лепнина и двери были открыты бережно восстановлены реставраторами ⚜️
Неоклассицизм прослеживается не только в стилистике здания (а это Доходный дом Второго российского страхового общества 1912 года), но и в интерьере самой квартиры: биокамин, лепнина и современные детали 🕯️
💸 145к/мес + к/у
📐 52 м²
🪜 этаж 5 из 6
📍Гороховая, 3
📲 на связи агент Артём +7 963 342 46 66
*больше фото в комментариях ⤵️
Нестыдные | Петербург. Подписаться