Bokeh 设置和在 Anaconda Cloud 上运行 Bokeh 服务器

在本文中，我们将介绍如何设置和在 Anaconda Cloud 上运行 Bokeh 服务器。

阅读更多：Bokeh 教程

什么是 Bokeh？

Bokeh 是一个用于创建交互式数据可视化的 Python 库。它可以帮助我们以美观而直观的方式展示数据，并提供一系列工具供用户进行交互。

Bokeh 的主要特点包括：
– 可以在现代 Web 浏览器中呈现数据可视化图表。
– 支持多种可视化类型，如折线图、散点图、柱状图和地理图。
– 提供丰富的交互功能，包括缩放、平移和选择数据等。
– 支持使用 Python 进行数据分析和可视化的完整工作流程。
– 可以与 Jupyter Notebook 集成，方便进行交互式数据可视化。

Anaconda Cloud 和 Bokeh

Anaconda Cloud 是一个用于分享、构建和管理 Python 环境和包的平台。它提供了一个集成的开发环境，可以轻松地设置和运行 Bokeh 服务器。

要在 Anaconda Cloud 上设置和运行 Bokeh 服务器，我们需要进行以下步骤：

第 1 步：安装 Anaconda

首先，我们需要安装 Anaconda。Anaconda 是一个 Python 和 R 的集成发行版，它包含了许多用于数据科学和机器学习的常用包和库。

我们可以从 Anaconda 的官方网站下载适用于您操作系统的 Anaconda 安装包，并按照安装向导的步骤进行安装。

第 2 步：安装 Bokeh

安装完 Anaconda 后，我们可以使用 Anaconda Navigator 或 Anaconda Prompt 来安装 Bokeh。

在 Anaconda Navigator 中，我们可以使用图形界面来搜索和安装 Bokeh。在搜索栏中输入 “bokeh”，然后选择 “Install” 进行安装。

在 Anaconda Prompt 中，我们可以使用以下命令安装 Bokeh：

conda install bokeh

第 3 步：创建 Bokeh 应用程序

安装完 Bokeh 后，我们可以创建一个 Bokeh 应用程序。Bokeh 应用程序是一个基于 Flask 的 web 应用程序，可以通过 Bokeh 服务器来运行。

下面的代码展示了一个简单的 Bokeh 应用程序示例：

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import curdoc

# 创建一个图表对象
p = figure()

# 添加数据到图表
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5])

# 将图表添加到文档中
curdoc().add_root(p)

第 4 步：运行 Bokeh 服务器

安装好 Bokeh 并创建好 Bokeh 应用程序后，我们可以在 Anaconda Cloud 上运行 Bokeh 服务器。

首先，我们需要在终端中导航到 Bokeh 应用程序所在的目录。然后，使用以下命令启动 Bokeh 服务器：

bokeh serve --show app.py

这将在浏览器中打开 Bokeh 应用程序，并在服务器上运行。

第 5 步：在 Anaconda Cloud 上分享 Bokeh 应用程序

在 Bokeh 应用程序创建和调试完成后，我们可以将其分享到 Anaconda Cloud 上，以便其他人可以访问和使用该应用程序。

要分享 Bokeh 应用程序，我们可以使用以下命令将应用程序上传到 Anaconda Cloud：

anaconda upload app.py

上传完成后，我们可以在 Anaconda Cloud 上查看和分享应用程序的 URL。

总结

本文介绍了如何设置和在 Anaconda Cloud 上运行 Bokeh 服务器。我们首先安装了 Anaconda，然后安装了 Bokeh。接下来，我们创建了一个 Bokeh 应用程序，并使用 Bokeh 服务器在 Anaconda Cloud 上运行。最后，我们还了解了如何分享 Bokeh 应用程序到 Anaconda Cloud 上，以便其他人可以访问和使用。

Bokeh 提供了一种简单而强大的方式来创建交互式数据可视化，并且与 Anaconda Cloud 的集成使得设置和分享 Bokeh 应用程序变得更加轻松。无论是进行数据分析还是进行机器学习，Bokeh 都是一个强大的工具，值得我们深入学习和应用。