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
《☆MUJERES EN ACCIÓN☆》
ღFelicidades a todas las mujeres de este canal. A las madres, amas de casa, trabajadoras, estudiantes, emprendedoras; que no se conforman con su realidad y renuevan su esperanza.
ღEsperemos un 2021 lleno de todo el amor y la fé, con la expectativa de haber alcanzado una experiencia grata el año anterior y dispuestas a desafiar las circunstancias que están por venir.
🥂Brindemos por conquistas exitosas y decisiones sabias.
#JuntasSomosMas💪🦸♀
#MujerExitosa🏆