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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

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Пребарај: #saludvisual

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MuySeguridad

@MuySeguridad · Post #1946 · 20.03.2025 г., 09:35

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MuySeguridad

@MuySeguridad · Post #1944 · 15.03.2025 г., 15:37

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MuySeguridad

@MuySeguridad · Post #1942 · 12.03.2025 г., 15:04

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MuySeguridad

@MuySeguridad · Post #1938 · 06.03.2025 г., 09:30

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MuySeguridad

@MuySeguridad · Post #1936 · 04.03.2025 г., 10:32

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