Bokeh 实时绘图,使用 Python Flask 实现无服务器端
在本文中,我们将介绍如何使用 Bokeh、Python Flask 以及无服务器端的技术实现实时绘图。
阅读更多:Bokeh 教程
简介
Bokeh 是一个交互式数据可视化库,可以帮助我们轻松地创建漂亮而功能丰富的图表、仪表盘和数据应用程序。而实时绘图是指能够在数据变化时即时更新图表,让我们可以实时监测和显示数据的变化动态。
准备工作
在使用 Bokeh 实现实时绘图之前,我们需要安装 Bokeh 和 Flask。通过以下命令可以安装这两个库:
pip install bokeh
pip install flask
实时绘图的实现
首先,我们创建一个 Bokeh 的绘图函数,用于绘制实时数据的图表。下面是一个简单的例子:
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import push_notebook, show, output_notebook
import time
def plot_realtime_data(data):
"""
绘制实时数据的图表
"""
p = figure(title="Realtime Plot", x_axis_label='Time', y_axis_label='Value')
x = [i for i in range(len(data))]
p.line(x, data)
show(p, notebook_handle=True)
在该函数中,我们使用 Bokeh 的 figure 函数创建一个图表对象 p
,然后使用 line
方法绘制折线图,其中 x
是时间的序列, data
是对应的数值。
接下来,我们使用 Flask 创建一个简单的 Web 服务器,并在其中添加一个路由,用于接收实时数据并更新图表。以下是一个简单的示例:
from flask import Flask, render_template, request
from bokeh.embed import json_item
app = Flask(__name__)
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
if request.method == 'POST':
data = request.form.get('data')
# 更新图表
plot_realtime_data(data)
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
在这个示例中,我们使用 Flask 创建了一个根路由 '/'
,在用户提交数据时通过 request.form.get('data')
获取数据,并调用 plot_realtime_data
函数实现图表的实时更新。
最后,我们需要创建一个 HTML 模板文件,用来显示图表。创建一个名为 'index.html'
的文件,并将以下代码添加到文件中:
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Realtime Plot</title>
<script src="https://cdn.bokeh.org/bokeh/release/bokeh-2.3.2.min.js"></script>
<script src="https://cdn.bokeh.org/bokeh/release/bokeh-widgets-2.3.2.min.js"></script>
{{ plot_div|safe }}
{{ plot_script|safe }}
</head>
<body>
<div id="plot"></div>
<form action="/" method="post">
<input type="text" name="data" placeholder="Input realtime data">
<input type="submit" value="Submit">
</form>
</body>
</html>
在该模板中,我们通过 {{ plot_div|safe }}
和 {{ plot_script|safe }}
将图表插入到 HTML 页面中,并在表单中添加一个输入框,用于输入实时数据。
运行程序
现在,我们已经完成了实时绘图的实现,可以尝试运行程序并测试效果。在命令行中执行以下命令来启动我们的 Flask 服务器:
python app.py
然后在浏览器中输入 http://localhost:5000
,即可看到实时绘图的界面。在输入框中输入数据并点击提交按钮,即可实时更新图表。
总结
通过 Bokeh 和 Flask,我们可以轻松地实现实时绘图功能,从而实时监测和显示数据的变化动态。希望本文的介绍对你有所帮助,也希望你能够探索更多 Bokeh 和 Flask 的应用场景。