极客笔记Bokeh 刷新Bokeh 0.12.6图表并使用Flask流式数据
在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh 0.12.6和Flask来刷新Bokeh图表并使用流式数据。Bokeh是一个用于Python的交互式数据可视化库，可以创建漂亮而功能强大的图表和可视化效果。Flask是一个轻量级的Web框架，可以方便地构建和部署Web应用程序。通过结合Bokeh和Flask，我们可以实现动态更新和刷新Bokeh图表，并通过Flask来提供实时的流式数据。
阅读更多：Bokeh 教程
准备工作
在开始之前，我们需要安装以下软件包：
– Bokeh 0.12.6
– Flask
可以使用pip来安装这些软件包，例如：
pip install bokeh==0.12.6
pip install flask
创建Flask应用程序
首先，让我们创建一个简单的Flask应用程序。在项目文件夹中创建一个名为app.py的文件，并将以下代码复制到文件中：
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
上述代码创建了一个名为app的Flask应用程序，并定义了一个路由/，该路由将渲染名为index.html的模板文件。我们将在后面创建这个模板文件。
创建Bokeh图表
在继续之前，我们需要创建一个简单的Bokeh图表作为示例。在项目文件夹中创建一个名为plot.py的文件，并将以下代码复制到文件中：
from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.io import output_file, save
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))
p = figure(title='Streaming Data Example')
p.line('x', 'y', source=source)
def update():
# 获取流式数据的函数
# 这里使用随机生成的示例数据
new_data = dict(
x=[1, 2, 3, 4, 5],
y=[2, 4, 6, 8, 10]
)
source.data = new_data
curdoc().add_root(p)
curdoc().add_periodic_callback(update, 1000)
上述代码创建了一个简单的Bokeh图表，该图表展示了一个曲线，曲线的x轴和y轴数据将来自一个名为source的ColumnDataSource对象。update函数用于获取流式数据，并更新source对象的数据。在这个示例中，我们使用随机生成的数据来模拟实时数据的输入。curdoc用于获取当前文档，add_root用于将图表添加到文档中，add_periodic_callback用于定期执行update函数以获取新数据。
创建模板文件
现在让我们创建一个名为index.html的模板文件。在项目文件夹中创建一个名为templates的文件夹，并在该文件夹中创建index.html文件，然后将以下代码复制到文件中：
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Bokeh Streaming Example</title>
<style>
.chart {
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
height: 400px;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="chart">
{{ bokeh_script|safe }}
{{ bokeh_div|safe }}
</div>
</body>
</html>
上述模板文件定义了一个包含Bokeh图表的div容器，并使用{{ bokeh_script|safe }}和{{ bokeh_div|safe }}将Bokeh图表的脚本和div元素插入到模板中。
更新Flask应用程序
我们需要稍微更新app.py文件，以便能够将Bokeh图表嵌入到模板中。在app.py文件中添加以下代码：
from bokeh.embed import server_document
from plot import p
@app.route('/streaming')
def streaming():
bokeh_script = server_document('http://localhost:5006/bokeh_plot')
bokeh_div = ''
return render_template('index.html', bokeh_script=bokeh_script, bokeh_div=bokeh_div)
上述代码导入了server_document函数和之前我们创建的Bokeh图表对象p。在新的路由/streaming中，我们使用server_document函数获取名为bokeh_plot的Bokeh应用程序的URL，并将其作为bokeh_script返回给模板，bokeh_div保持为空。
运行应用程序
现在我们已经准备好了所有文件，让我们运行Flask应用程序并查看结果。在终端窗口中，转到项目文件夹，并运行以下命令：
python app.py
然后在浏览器中输入http://localhost:5000/streaming，您将看到一个包含刷新的Bokeh图表的页面。
总结
在本文中，我们介绍了如何使用Bokeh 0.12.6和Flask来刷新Bokeh图表并使用流式数据。我们创建了一个简单的Bokeh图表，并使用Flask将图表嵌入到一个模板中。我们还演示了如何使用Flask来获取名为bokeh_plot的Bokeh应用程序的URL，并将其作为bokeh_script返回给模板，以实现动态刷新图表。通过这种方式，我们可以利用Bokeh和Flask的强大功能来创建交互式和实时的数据可视化应用程序。