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
#MASK/USDT analysis :
#MASK is currently in an uptrend, characterized by higher highs (HHs) and higher lows (HLs), and is trading above the 200-period exponential moving average (EMA).
The price is presently consolidating above a key support zone, and it is anticipated that it will bounce back from this level, continuing its upward trajectory and potentially testing previous highs.
TF : 4H
Entry : $2.877
Target : $3.300
SL : $2.610
#MASK/USDT analysis :
#MASK is in an uptrend. After breaking above the 200 EMA, the price is now sustaining above it. The price is currently consolidating over the support zone and is expected to bounce back from the current level, testing higher levels. Wait for a pullback before entering a long position.
TF : 4h
Entry : $2.265
Target : $2.531
SL : $2.129