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
🎾 Знаете ли вы, что Lacoste — это не просто бренд, а целая легенда тенниса? 🐊
История началась в 1933 году, когда французский теннисист Рене Лакост и его друг Андре Жилье основали компанию. Рене, известный своей кличкой "Крокодил", стал первопроходцем, создав первую теннисную рубашку с короткими рукавами — легендарное поло.
С тех пор Lacoste стал символом стиля и качества как на корте, так и вне его. В каждой детали — от материала до дизайна — ощущается страсть к спорту и стремление к совершенству.
🔥 Сегодня Lacoste — это не только одежда, но и образ жизни. Сохраняя традиции, бренд продолжает вдохновлять новых чемпионов и поклонников тенниса по всему миру.
Покажите свой стиль и любовь к теннису вместе с Lacoste! 👟💪
#Lacoste#Теннис#СтильныйСпорт#Поло
➡️ Поделитесь этой историей с друзьями и вдохновите их на новые свершения!