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
#FET/USDT Analysis-
The price has formed a symmetrical triangle pattern. Given the current bullish market scenario, there is a high probability of an upward breakout.
If the breakout occurs, the price is likely to rally toward the target zone from the breakout point.
T.F.- 1-D
ENTRY- as soon as it gives breakout
SL- 1.2
TARGET- 2.04
Note: If the stop-loss is triggered before entry, disregard the trade as the price action may develop differently.
#FET/USDT analysis :
#FET has broken down the 200 EMA and previous support levels. It is now undergoing a pullback and retesting the resistance zone. The price is expected to reject from there and bounce back to continue its bearish momentum.
TF : 1H
Entry : $1.170
Target : $1.057
SL : $1.252