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
🤔#LDO Financial indicators for Lido in 2025 show that total revenue decreased by 23% on an annual basis to $40.5 million, with net staking commission revenue amounting to $37.4 million.
The DAO is evaluating a potential LDO buyback program in the second quarter of 2026. link
#LDO/USDT analysis :
#LDO is in a downtrend, currently rejecting from the 200 EMA resistance after going through a correction phase. It is expected to continue its bearish momentum and test the previous swing low. Wait for the break of the $1.091 level downside for a short entry.
TF : 15min
Entry : $1.091
Target : $0.993
SL : $1.153
#LDO/USDT analysis -
#LDO has recently broken out of the channel after facing rejection from the 200 EMA in a downtrend. It is now expected to continue its downward momentum and test new lows.
TF : 2H
Entry : $1.530
Target : $1.398
SL : $1.604