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
💾 Bola 512 GB hajmdagi 50 ta SSDni sindirib qo‘ydi
💸 Bir erkak narxlar oshib borayotganini ko‘rib, xotira qurilmalariga sarmoya kiritmoqchi bo‘lib, 512 GB li 50 taSamsung PM991a SSD sotib olgan — jami qiymati taxminan $4000 bo‘lgan.
😱 Ammo ularning barchasini 10 yoshli o‘g‘li o'ynab, bukib chiqqan.
😭 Bechora bola… "detdom"ga ketarmikan?
➡️#ssd | Birinchi IT-Blog
Про #ssd почему скорость бывает падает, и что важно знать всем
https://news.fidller.com/2023/03/17/pochemu-vash-novyy-ssd-rabotayet-medlenno/
#newsfidllercom#bighousecinema