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#А864⤴️ фото ⤴️
Внимание розыск! Состав: солнце, съеденное крокодилом 🐊 в сказке Чуковского. Местонахождение: установлено. Последний известный адрес: в описании.
👀 По данным следствия, некая двухкомнатная квартира полностью «съела» солнечный свет, присвоив себе его источники.
Мы не вызываем сотрудников для изъятия — мы ищем человека, готового приручить это яркое буйство ☀️
🔥#БЕЗКОМИССИИ
📐 60 м²
🪜 этаж 3 из 8
💸132к/мес + к/у 129к/мес + к/у
🐈#petfriendly (обсуждаются)
📍Кременчугская, 9к2
📲 на связи собственник Ольга +7 966 755 10 55 (WhatsApp)
*больше фото в комментариях ⤵️
Нестыдные | Петербург.
Подписаться