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
Lunch ~ будние дни с 12:00 до 16:00
⌚️24/7
📍Новый Арбат, 15
📲+79773541515
#афишамосква#москва#арбат#новыйарбат#мумийтролльбар#мтбар#мтмосква#мумийтролль#mtbar#music#moscow#arbat#lunch
Время обеда с 12:00 ~ 16:00 по будням! В этот промежуток каждый сможет насладиться не только вкусными блюдами, но и атмосферой дружелюбия и уюта
⌚️24/7
📍Новый Арбат, 15
📲+79773541515
#афишамосква#москва#арбат#новыйарбат#мумийтролльбар#мтбар#мтмосква#мумийтролль#mtbar#music#moscow#arbat#insta#lunch#food