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
Curated Crypto | ꘜ
🤑WTF: ETH options open interest just hit a 1.5-year high!
Degens are loading up on longs, while whales are stacking ETH at all-time record pace!
But hedge funds are going mega short - CME ETH futures short positioning just keeps smashing new records!
Green But Red in real life!
#WTF
The suspect attempted to escape an interrogation room by breaking through the wall while no one was watching—only to be caught shortly after.
@Viral_Today / #wtf
Imagine a coffee table that moves around the house by itself—well, you don’t have to anymore because it’s real. It’s just as fascinating as it is creepy.
@Viral_Today / #wtf