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
#POLYX/USDT analysis :
#POLYX has rebounded from the previously respected support zone and is currently trading above a minor support level. The price is expected to move upward from this level and test the swing high resistance.
TF : 2h
Entry : $0.1790
Target : $0.2036
SL : $0.1688
#POLYX/USDT analysis :
#POLYX has broken out and retested the support zone above the 200 EMA. The price is expected to continue its bullish momentum and test previous highs.
TF : 15min
Entry : $0.2353
Target : $0.2593
SL : $0.2232
#POLYX/USDT analysis :
#POLYX is presently establishing a bullish channel. The price has recently rebounded from the support zone and is now progressing to test the previous swing high.
TF : 4H
Entry : $0.2231
Target : $0.2538
SL : $0.2029