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
Думаю, многие слышали про замечательную мангу "Toripan"("Птичий хлеб") о наблюдении за птицами (и не только). Если ещё не слышали, то от души советую почитать - фанаты переводят ее на русский.
Я относительно недавно тоже увлеклась птицами, поэтому манга о них меня очень интересует. Набрела на "Mainichi tori biyori" от Тобиты Хадзимэ. Выходит манга в онлайн-дзесэй журнале "Comic polaris" и ее пока что можно там читать бесплатно (на японском): https://comic-polaris.jp/toribiyori/
Каждая глава - короткая манга о наблюдении мангаки за той или иной птицей. Сопровождается небольшими энциклопедическими заметками. Очень интересно. В общем, советую всем поклонникам добуцу-манги и эссе-манги. Красота.
#2020е#Polaris