TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #270 · 9 јул.

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

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #routing

当前筛选 #routing清除筛选
DOFH - DevOps from hell

@dofh_ru · Post #3913 · 09.11.2025 г., 07:39

Multi-area OSPF и проектирование сетей: рекомендации по планированию Эффективное планирование и проектирование сетевой топологии имеют решающее значение для поддержания надежных, масштабируемых и высокопроизводительных систем связи. Одним из ключевых протоколов для достижения таких целей в крупномасштабных сетях является протокол маршрутизации Open Shortest Path First (OSPF). Использование OSPF не только оптимизирует передачу сетевого трафика, но и повышает масштабируемость и упрощает управление. В этой статье рассматриваются технические нюансы multi‑area OSPF, предлагаются идеи и лучшие практики для проектирования сетей. https://telegra.ph/Multi-area-OSPF-i-proektirovanie-setej-rekomendacii-po-planirovaniyu-11-08 #ит_статьи#network#ospf#routing

djangoproject

@djangoproject · Post #169 · 22.09.2016 г., 14:19

https://github.com/KeepSafe/aiohttp Supports both #client and #server side of HTTP protocol. Supports both client and server Web-Sockets out-of-the-box. Web-server has middlewares and pluggable #routing. Optionally you may install the #cChardet and #aiodns libraries (highly recommended for sake of speed).

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15521 · 25.02.2026 г., 11:30

#rust#ai_gateway#ai_gateway_support#envoy#envoyproxy#gateway#generative_ai#llm_gateway#llm_inference#llm_proxy#llm_routing#llmops#llms#openai#prompt#proxy#proxy_server#routing Plano is an AI-native proxy server that handles key tasks for agentic apps like routing between agents, smart LLM model selection, safety guardrails, and automatic traces for observability. Define agents in simple YAML, write basic HTTP code in any language, and start Plano to run multi-agent systems without custom plumbing or framework lock-in. You benefit by building and shipping reliable agents to production much faster, focusing on core logic while gaining safety, low latency, and easy scaling. https://github.com/katanemo/plano