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#А629⤴️ фото ⤴️
#сноваактуальна
Я узнал, что у меня
Есть огромная семья квартира 🏠 :
И картины, и торшер,
Будто жил миллионер,
И зеленый холодильник, и диванчик для гостей 🫂
Лестница, чтоб, как пожарный 🧯, добираться сверху вниз,
И камин для интерьера, будто маленький каприз
Всё, что рядышком со мною, —
Это крейзи интерьер! 🤪
Буду я в такой квартире
Жить как вафелька в пломбире!
📐 44 м²
🪜 этаж 7 из 7
💸 65к/мес + к/у
📍Шкапина, 24
📲 на связи агент Ольга +7 967 979 92 91
*больше фото в комментариях ⤵️
Нестыдные | Петербург.
Подписаться