Bokeh-服务器

Bokeh-服务器是一个用于构建交互式 Web 应用程序和大数据可视化的强大工具。它结合了 Python 编写的 Bokeh 可视化库和 Tornado Web 服务器，使开发人员能够创建响应式、交互式和高性能的数据可视化应用程序。

特性

• 交互式可视化: Bokeh-服务器提供了丰富的交互功能，包括可缩放、平移、缩放和旋转，通过链接控件与数据，以及更新实时数据等。

• 强大的绘图库: Bokeh-服务器内置了大量的绘图选项，包括散点图、线图、条形图、热图、等高线图等。开发人员可以根据自己的需求自定义绘图。

• 数据链接: Bokeh-服务器通过回调函数和事件处理机制，将控件与数据关联起来。这使得用户可以通过交互方式探索数据并进行数据分析。

• 高性能: Bokeh-服务器使用 Tornado Web 服务器作为后端，充分利用了其异步非阻塞的特性，以实现高性能和低延迟的数据可视化体验。

• 可扩展性: Bokeh-服务器支持大规模数据集的可视化，并可以与其他 Python 数据分析工具和框架（如 Pandas、NumPy 和 SciPy）进行无缝集成。

使用示例

from bokeh.server.server import Server
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import Slider

# 创建一个绘图函数
def plot(doc):
    # 创建一个绘图对象
    p = figure(title="Bokeh 服务器示例", sizing_mode="stretch_width", plot_height=300)
    
    # 创建一个滑块控件
    slider = Slider(start=0, end=10, step=0.1, value=5, title="滑块")
    
    # 定义一个回调函数，将滑块的值与绘图关联
    def callback(attr, old, new):
        p.circle(x=[1, 2, 3], y=[new, new, new], size=10)
    
    # 将回调函数与滑块控件关联
    slider.on_change('value', callback)
    
    # 在绘图对象中添加一个圆形
    p.circle(x=[1, 2, 3], y=[5, 5, 5], size=10)
    
    # 将绘图对象和滑块控件组合在一起
    doc.add_root(column(slider, p))

# 创建一个 Bokeh 服务器实例
server = Server({'/': plot}, num_procs=1)

# 启动服务器
server.start()

# 打开浏览器访问 http://localhost:5006/ 查看结果
server.io_loop.add_callback(server.show, "/")

# 进入主循环
server.io_loop.start()

安装

Bokeh-服务器可以通过 pip 包管理器进行安装:

pip install bokeh

文档和资源

• 官方网站
• GitHub 仓库
• 用户指南
• 示例画廊
• 问答社区
• 官方示例代码

Bokeh-服务器是一个功能强大且易于使用的工具，可以帮助程序员快速构建交互式的数据可视化应用程序。无论是进行数据分析、数据探索还是展示数据结果，Bokeh-服务器都能提供一系列强大的功能和灵活性。它成为了 Python 数据可视化领域中的重要组成部分，受到了广大开发人员的青睐。