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
🕵️#MEGA Bubblemaps: MEGA tokens were distributed among 8,360 addresses, with approximately 50% of addresses still holding all the tokens. About 40% of addresses have sold them completely, and around 10% of addresses have sold only a portion of the coins. link
Guillaume Faye left us on March 6, 2019, at the age of 69. He was a unique figure who leaves behind an extensive body of work. Like the ancient Greek heroes of old, he will achieve immortality if we continue to share his ideas. Guillaume laid the foundations—now it is up to us, dear comrades, to build the sanctuary of European civilization!
#MEGA
¿Que puede hacer este bot?
@MegaUploadXbot
Este bot cargará archivos y vinculará directamente a su cuenta de Mega entre otras características.
Idioma: inglés
(Visto en @botsgram_cu)
#mega