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
#PENGU
Бренд Original Penguin подал в суд на Pudgy Penguins из-за товарных знаков
PEI Licensing (владелец бренда одежды Original Penguin, основанного в 1955 году) подала иск против Pudgy Penguins в федеральный суд Южного округа Флориды. Компания утверждает, что Pudgy Penguins использует и пытается зарегистрировать «пингвиньи» словесные и графические знаки так, что это может вводить покупателей в заблуждение и размывать бренд.
По версии PEI, предупреждение о нарушении направляли еще в октябре 2023 года, но Pudgy Penguins продолжила выпуск и продажу розничных товаров (мерч, одежда и т.п.).