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
She's a mother, a daughter,
She's brave, courageous,
Is She's feeble ? Helpless ?
No! It's you, your frame of mind,
Still let's her freedom to rescind!
She's not disabled,
Just the scenario made her existence confined,
Even in the century of 21st,
She's still defenseless over the set of your mind!
She never got the freedom, which a boy gets at his age,
So could you please let me know,
How She's guilty at every stage ?
Either She's LAXMI to NIRBHAYA and PRIYANAKA in 2019,
Nothing has changed,
Every single day, every single minute, nd in every single second,
She's molested, burnt and raped!
This act is plaintive enough,
We can't even think of,
Only a question I wanted to ask,
When she'll get rid of!
💯
-Gurpreet Bhatia
#guri#poetry#review#write