极客笔记Bokeh Flask/Django 服务器和 Bokeh 服务器
在本文中，我们将介绍 Bokeh Flask/Django 服务器和 Bokeh 服务器的使用方法及其在数据可视化中的应用。
阅读更多：Bokeh 教程
Bokeh 简介
Bokeh 是一个强大的 Python 数据可视化库，它提供了丰富的绘图工具和交互功能，可以帮助我们快速创建各种类型的数据可视化图表。
Flask 和 Django 是两个流行的 Python Web 框架，它们能够帮助我们构建强大的 Web 应用程序。Bokeh 提供了与这两个框架集成的功能，使得我们可以将 Bokeh 绘制的图表嵌入到 Flask 或 Django 的 Web 应用中。
Bokeh 还提供了一个独立的 Bokeh 服务器，通过与这个服务器的集成，我们可以创建具有丰富交互功能的数据可视化应用程序。下面我们将分别介绍 Bokeh Flask/Django 服务器和 Bokeh 服务器的使用方法。
Bokeh Flask/Django 服务器
Bokeh 提供了 Bokeh Flask 和 Bokeh Django 扩展，使得我们可以很方便地将 Bokeh 图表嵌入到 Flask 和 Django 的 Web 应用中。
以 Flask 为例，首先我们需要在 Flask 应用中安装 Bokeh Flask 扩展。然后，我们可以通过使用 bokeh.embed.components 方法将 Bokeh 图表转换为 HTML 页面，并将这个页面嵌入到 Flask 的页面模板中。最后，在 Flask 应用的路由中，我们可以将这个页面返回给客户端，从而实现了将 Bokeh 图表嵌入到 Flask 应用中的功能。
下面是一个简单的示例代码，展示了如何将 Bokeh 图表嵌入到 Flask 应用中：
from flask import Flask, render_template
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.embed import components
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
# 创建一个 Bokeh 图表
p = figure()
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5])
# 将 Bokeh 图表转换为 HTML 页面
script, div = components(p)
# 将 Bokeh 图表嵌入到页面模板中
return render_template('index.html', script=script, div=div)
if __name__ == '__main__':
app.run()
在上面的示例中，我们首先创建了一个简单的 Bokeh 图表 p，然后使用 components 方法将图表转换为 HTML 页面的 JavaScript 代码和图表的 HTML div 元素，在返回给客户端时将这些代码和元素嵌入到了 Flask 的页面模板中。
类似地，我们也可以使用 Bokeh Django 扩展将 Bokeh 图表嵌入到 Django 的 Web 应用中。
Bokeh 服务器
除了将 Bokeh 图表嵌入到 Flask 或 Django 的 Web 应用中，Bokeh 还提供了一个独立的 Bokeh 服务器，通过与这个服务器的集成，我们可以创建具有丰富交互功能的数据可视化应用程序。
要使用 Bokeh 服务器，我们首先需要在终端中安装 Bokeh。然后，我们可以使用 bokeh serve 命令启动 Bokeh 服务器，并指定要加载的 Bokeh 应用文件。在应用文件中，我们可以定义需要展示的图表以及与用户的交互功能。
下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用 Bokeh 服务器创建一个交互式的数据可视化应用程序：
from bokeh.plotting import curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.layouts import row
from bokeh.models.widgets import Slider
from bokeh.plotting import figure
# 创建一个图表和数据源
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[6, 7, 2, 4, 5]))
p = figure(plot_height=300, plot_width=600, title="Bokeh 服务器示例")
p.line('x', 'y', source=source)
# 创建一个滑动条来调整数据
slider = Slider(start=1, end=10, value=1, step=1, title="系数")
# 定义数据更新逻辑
def update_data(attrname, old, new):
# 通过滑动条的值来更新数据
data = dict(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[6, 7, 2, 4, 5])
coeff = slider.value
data['y'] = [y * coeff for y in data['y']]
source.data = data
# 将滑动条的变化与数据更新逻辑关联起来
slider.on_change('value', update_data)
# 将图表和滑动条组合在一起
layout = row(p, slider)
# 将应用程序布局添加到 Bokeh 文档中
curdoc().add_root(layout)
在上面的示例中，我们首先创建了一个图表和数据源 source，然后创建了一个滑动条 slider。接下来，我们定义了一个 update_data 函数用来更新数据，通过与滑动条的变化事件关联起来实现数据的实时更新。
最后，我们将图表和滑动条组合在一起，将应用程序布局添加到 Bokeh 文档中。当我们启动 Bokeh 服务器并加载这个应用文件时，我们可以在浏览器中访问该应用程序，并与图表进行交互。
总结
本文介绍了 Bokeh Flask/Django 服务器和 Bokeh 服务器的使用方法及其在数据可视化中的应用。通过将 Bokeh 图表嵌入到 Flask 或 Django 的 Web 应用中，我们可以构建强大的可视化 Web 应用程序。而通过使用 Bokeh 服务器，我们可以创建具有丰富交互功能的数据可视化应用程序。希望本文对你理解和使用 Bokeh 服务器有所帮助。