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
🌍🌍✨✨✨✨#tv
🔴Yangiliklar
🇺🇿Oltiariq tumanida 🌱“Yashil makon” loyihasi doirasida Tuman Madaniyat boʻlimi xodimlari ishtirokida ko‘chat ekish ishlari amalga oshirildi.
Rasmiy sahifalarimizda bizni kuzatib boring:👇
📱Telegram | 📱Instagram |
📱Facebook | 📱YouTube
📺Smart TV Owners Want Multi-Device Viewing Options
Smart TV Owners watch a combination of both broadcast and online #TV. Further exploring their diverse TV engagement habits shows they frequently ventures beyond their smart TVs, watching their favorite TV shows and films across a broad range of devices, demonstrating that it’s the content, not the device, that governs preferences.
🚀@PerspectiveIX
🌀 http://prs.pctvix.co/TelegramIX