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
#ATA/USDT analysis :
#ATA is currently finding support above the 200-period exponential moving average (200 EMA) within the support zone. The price is anticipated to test this zone and maintain its bullish momentum to reach the previous swing high.
TF : 4h
Entry : $0.0900
Target : $0.0983
SL : $0.0850
Currently, #ATAUSDT is compressed within a falling wedge pattern, a classic bullish reversal signal.
Should #ATA fail to bounce back from the $0.0820-$0.0700 support, our eyes will be on the next critical level at $0.0580. Historically, this level has been a stronghold, and the probability of a rebound here is notably higher.
But if $ATA breaks below these key support levels, the bears might take control, potentially leading to a bearish continuation.