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
#mdx
This free interactive course teaches Product Managers to use Claude Code for daily tasks like processing notes, writing PRDs, analyzing data, and strategy planning through hands-on modules (4-6 hours). Clone the repo, run `claude`, and follow guided lessons with agents and file tools—no setup needed yet. You'll work faster, get instant multi-perspective feedback, and boost productivity without quality loss.
https://github.com/carlvellotti/claude-code-pm-course
#MDX result
1 and 2 target achieved in just 1 house 21 minutes ✅
One more huge quick profit 11%🤑💰🤑
👉 Still thinking? The more you wait more you lose profit
☎️ Contact @MichaelStrategiesVip for membership and grab next breakout signal
#MDX bounced back from the Trendline on 6H Time frame,we expect a good bullish momentum from the Green zone,send it to the moon 🚀
❄️@signals_bitcoin_crypto❄️
❄️@Shadow_support0o❄️