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#А868⤴️⤴️⤴️
🕺#ТОЛЬКО_в_НЕСТЫДНЫХ
🆕 Смена интерьера под каждый новый этап жизни как еще одна причина не париться 🧖 насчет покупки квартиры.
Эту эру квартиру мы назовем ✨семейная✨
«Хб-шечка» и «дышащая ткань» уже не только в мамином лексиконе. А большой стол для семейных застолий с леопардовым 🐆 диваном становится новым предметом роскоши 👑
📐 168 м²
🪜 этаж 2 из 2
💰 350к/мес + к/у
📍Набережная Крюкова канала, 25
🚇 Садовая
📲 на связи агент Игорь @your_realtor_spb
*больше фото в комментариях ⤵️
Нестыдные | Петербург.
Подписаться