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
#CHZ/USDT analysis :
#CHZ is currently in a downtrend and making new lows. Look for a price retracement to test the resistance zone for a short entry opportunity. Lower levels will be the target level.
TF : 2H
Entry : $0.04862
Target : $0.04200
SL : $0.05193
#CHZ/USDT analysis :
#CHZ is in an uptrend, trading above the 200 EMA. After the breakout of the previous swing high, the price is sustaining above it. The price is anticipated to continue its bullish momentum and rise higher. Wait for a pullback to the support zone for a long entry.
TF : 2H
Entry : $0.0535
Target : $0.0560
SL : $0.0519