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
Calling all cosplayers and Comic Con fans! 💥
From serene gardens to futuristic bridges, our urban spaces are the perfect backdrop for any character.
Swipe through to discover these locations for your next photoshoot! 📸
#ComicConSG#CosplaySG#MarinaBay#CityInNature#Architecture
After a millennium of tumultuous days, at last, tranquility reigns.
然而我并没找到这句对应的中文翻译
感觉修完反而显得很平光……大失败
原神的魈
拍摄于HoYo FEST Singapore (2024-08-17)
#xiao#魈#genshinimpact#cosplay#game#lance#hoyofest#hoyofest2024#hoyofestsg#singapore#sgcosplay#cosplaysg