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
#Francia da por acabado el tratado de #UE con #Mercosur... una parte suprimible a bajo coste de una estrategia que mira en realidad hacia la incorporación de #Ucrania a la #UE y el fin de la #PAC
https://elpais.com/internacional/2024-01-30/francia-da-por-muerto-el-tratado-con-mercosur-mientras-los-agricultores-mantienen-la-protesta.html
#España#Agricultura#Ganadería. La #pequeñaburguesía agraria se moviliza para exigir que la #PAC se blinde de medidas de #proteccionismo#UE
https://www.europapress.es/economia/noticia-agricultores-ganaderos-toda-espana-protestaran-cordoba-ataques-recibe-sector-20230831102524.html