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
#PEPE is getting ready for massive rally from the breakout zone, Volume rising as good momentum, keep an eye on!!
Join Toobit: Get a 30,000 USDT in bonuses using this link https://toobit.pro/t/Cryptobull360
https://x.com/CryptoBull_360/status/2051663832175792393?s=20
🐳#PEPE OG whale Deltacorpse.eth spent $100.2K to buy 21.2M $BULL and locked it. This purchase follows their earlier investment in $PEPE at a $2M market cap.
#PEPE
https://www.binance.com/en/trade/PEPE_USDT
Buying Zone 350-370
Sell
🤑 400-420
🤑 420-460
🤑 460-500
🤑 500-550
🚀 550 -600 & above
Currently facing R if broken x2
we can expect
Bullish above 330🔼
Death zone below 330🔽