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
🐾 PAWS!
A new task has appeared. Press the "START" button, the countdown starts, after the time has elapsed, we return and collect the points. You can get 5,000 PAWS for completing it
#paws#airdrop#task
🐱🐱🐱🐱🐱🐱🐱🐱
👉🏻SUBSCRIBE!
New task applied right now❗️
♨️ Get your tokens right now:
https://t.me/chatgpt_officialbot
➖➖➖➖🔻
🧠 BOT: @Chatgpt_OfficialBOT
💎@Chatgpt_OfficialNews
#️⃣#Update#Task
➖➖➖➖🔺
https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python/#.WMfv6BURLc4.linkedin
#Python is a powerful programming language used for many different types of applications within the development community. Many know it as a flexible language that can handle just about any #task. So, what if our complex Python application needs a #database that’s just as flexible as the language itself? This is where #NoSQL, and specifically #MongoDB, come in to play.