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
#RUNE/USDT analysis :
#RUNE has retested the resistance zone following a bullish impulsive move. The price is anticipated to bounce from the current level and test higher levels.
TF : 1W
Entry : $2.190
Target : $7.566
SL : $1.314
#RUNE/USDT analysis :
#RUNE has recently broken out of the 200 EMA with strong bullish momentum. The price is currently showing bullish price action. It is expected to rise higher. Before that, the price is expected to pull back and then rise higher. Wait for the price to test the support zone for a long entry.
TF : 2H
Entry : $3.813
Target : $4.233
SL : $3.603
#rune scalping opportunity 🧐
After the big dump, the previously formed liqudation void was closed. From here, it would either turn or dump would continue.
When we look at the short time frame, we see that it can start the rise by forming a failure swing.