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#А836⤴️фото⤴️
#ТОЛЬКОвНЕСТЫДНЫХ
Чтобы ощутить себя внутри романов 📖 Дена Брауна, достаточно пристально всмотреться в стену, головоломка на ней не уступит задачкам да Винчи 🧩
Полагаем, сюжет новой книги будет связан с посланием, которое мы получили накануне. Все подсказки ниже ⬇️ Удачи вам в этом непростом мире вопросов и ответов!
💸 95к/мес + к/у
📐 40,5 м²
🪜 этаж 10 из 12
📍Большой Сампсониевский, 70к3
📲 На связи агент Полина +7 962 317 33 33
*больше фото и план в комментариях ⤵️
Нестыдные | Петербург.
Подписаться