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
#BAKE/USDT analysis :
#BAKE is currently retracing towards the 200 EMA. The price is expected to retest this moving average before continuing its bearish momentum. The current level presents a favorable opportunity for a long entry.
TF : 2h
Entry : $0.1507
Target : $0.1700
SL : $0.1414
#BAKE/USDT analysis :
The price is in an uptrend, forming higher highs (HHs) and higher lows (HLs) above the 200-period exponential moving average (200 EMA). The price is expected to bounce back from this level and continue its bullish momentum, aiming to test the previous swing high.
TF : 1h
Entry : $0.2783
Target : $0.2929
SL : $0.2705