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
🚀 Huge profits are made in the Premium Group
🎯🎯#ONT/USDT has covered all the target to give a Profit of 220% to all Premium Members
👁🗨Contact @futurechief to enter the Premium Futures & SPOT Group for daily gain
#ONT/USDT analysis :
#ONT has successfully broken out and is currently testing a previously respected resistance zone. The price has rebounded from this zone, and it is expected to resume its upward momentum, aiming to test previous highs.
TF : 1D
Entry : $0.2595
Target : $0.3900
SL : $0.2050
#ONT/USDT analysis -
#ONT be in downtrend trading below 200ema. After a corrective pullback, price retraced to 200ema and getting rejected. It is expected to drop from current level and test previous lows.
TF : 4H
Entry : $0.2013
Target : $0.1597
SL : $0.2125