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
EVAA: Introducing Loop APY for LP Pool Interface
#Loop#EVAA
EVAA introduces a new Loop APY feature in its LP Pool Interface, enabling users to deposit LP tokens from StormTrade or DeDust as collateral, borrow TON or USDT, and utilize a liquidity looping strategy to potentially enhance annual returns. This strategy combines third-party yields, EVAA rates, and compounding effects.
Source: link
@tonlines
For operatori
Umuman olganda kod yozayotganingizda bir xil hisoblash jarayonini qayta-qayta yozish qimmatli vaqtingizni o'g'irlab sizni bezor qilishi mumkin, masalan siz “Salom, Dunyo!” jumlasini 100 marta yozishingiz zarur bo’lib qoldi.Siz uni qayta qayta yozib chiqgan bo’larmidingiz, yo’q albatta.
👉Batafsil
👨🏫 Mentor: Suxrob Xayitmurodov
#csharp#for#loop#starter
.NET Uzbekistan Community
__________
Telegram | Instagram | Youtube