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
Энтузиасты решили провести наглядный урок физики и запустили человека с движущегося грузовика в обратном направлении на той же скорости, что едет грузовик — 80 км/ч. Получилось красиво
r/#Amazing
· · • • • •☀️• · · INSTAGRAM · · •☀️• • • • · ·
⇝•🏖• ESTUDIA SABIAMENTE LOS HASHTAGS QUE UTILIZAS EN INSTAGRAM:
Menos es más, deja de utilizar hashtags genéricos con millones de publicaciones como: #love#amazing. Utilizar hashtags con millones de publicaciones hará que las tuyas se pierdan en un enorme mar de fotos.
No es malo que utilices uno que otro hashtag popular pero no te centres solo en ellos, utiliza más hashtags con menos publicaciones para que así lo que publiques logre destacar.
Utilizalos inteligentemente, investiga y crea una lista para que puedas turnarlos, estudia los resultados que obtienes para que sepas cuales funcionan mejor para tu nicho.
· · • • • • • · · · · • • • 🏖 • • • · · · · • • • • • · ·