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
#KNC/USDT analysis :
#KNC is retracing towards the 200 EMA, indicating potential upside. The price is respecting the trendline and bouncing back, which suggests a good opportunity for a long entry. Previous highs will serve as target levels.
TF : 4H
Entry : $0.4198
Target : $0.4582
SL : $0.3939
#KNC/USDT analysis :
#KNC is currently in a downtrend, trading below the 200 EMA. The price is forming a pattern of lower lows and lower highs. At present, the price is facing resistance near the 200 EMA, suggesting a potential reversal from this point to maintain its bearish movement and establish a new lower low.
TF : 4H
Entry : $0.4419
Target : $0.4083
SL : $0.4589