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
#HappyEaster from all of us at the Nigeria Centre for Disease Control and Prevention.
May this day fill you and your loved ones with joy, happiness, and renewed health.
Let's celebrate the gift of hope and good health as we strive towards healthy living.
The Nigeria Centre for Disease Control and Prevention (NCDC) wishes you a joyful and peaceful Easter. ✝️
As we celebrate this season of hope, renewal, and new beginnings, we are reminded of the importance of protecting our health and the wellbeing of those around us.
While you spend time with loved ones, remember to practice good hygiene, stay informed, and make choices that keep our communities safe.✅
May this Easter bring you renewed strength, happiness, and good health.
Stay safe, stay informed, and enjoy the season. 🌿
#HappyEaster#StayHealthy#NCDCNigeria