极客教程Bokeh 如何使用Bokeh Flask和Bokeh AjaxDataSource来创建一个实时更新的数据可视化应用程序
在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh Flask和Bokeh AjaxDataSource来创建一个实时更新的数据可视化应用程序。
阅读更多：Bokeh 教程
Bokeh Flask简介
Bokeh Flask是一个用于在Flask应用程序中集成Bokeh的扩展，可以用于创建交互式的数据可视化图表。Flask是一个基于Python的微型web框架，而Bokeh是一个用于创建交互式图表的Python库。
使用Bokeh Flask，我们可以轻松地将Bokeh图表嵌入到Flask应用程序中，并与其他组件一起构建动态的数据可视化应用程序。Bokeh Flask提供了一个简单的方式来将服务器端生成的Bokeh图表呈现给客户端。
Bokeh AjaxDataSource简介
Bokeh AjaxDataSource是Bokeh库中的一个功能强大的工具，用于从服务器异步加载数据。它允许我们在不刷新整个页面的情况下更新图表数据，实现实时数据可视化。
Ajax是一种用于在后台与服务器进行异步通信的技术，它可以使我们的应用程序更加流畅和高效。Bokeh AjaxDataSource基于这一原理，可以获取来自服务器的新数据并将其应用于Bokeh图表，从而实现实时更新。
创建Bokeh Flask应用程序
首先，我们需要安装必要的库。打开终端并运行以下命令：
pip install flask bokeh
接下来，我们将创建一个名为app.py的Flask应用程序文件。在app.py中，我们首先导入必要的库：
from flask import Flask, render_template
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.resources import CDN
from bokeh.embed import components
然后，我们创建一个Flask应用程序对象，并定义一个路由以及相应的处理函数：
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
# 生成Bokeh图表
plot = create_plot()
# 将图表转换为HTML和JavaScript代码
script, div = components(plot, CDN)
# 渲染index.html模板，并传递图表代码
return render_template('index.html', script=script, div=div)
# 创建Bokeh图表的函数
def create_plot():
# 在这里添加你的数据和图表绘制逻辑
pass
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
在以上代码中，我们定义了一个路由/，当用户访问根URL时，将会调用index()函数。在index()函数中，我们调用create_plot()函数来生成Bokeh图表，并使用components()函数将图表转换为HTML和JavaScript代码。
最后，我们使用render_template()函数来渲染index.html模板，并将图表代码传递给模板。
在index.html中嵌入Bokeh图表
创建index.html文件，并将以下代码复制粘贴到文件中：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Bokeh Flask | AjaxDataSource</title>
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.bokeh.org/bokeh/release/bokeh-2.4.0.min.css" type="text/css" />
<script src="https://cdn.bokeh.org/bokeh/release/bokeh-2.4.0.min.js"></script>
<script src="https://cdn.bokeh.org/bokeh/release/bokeh-widgets-2.4.0.min.js"></script>
{{ script }}
</head>
<body>
<h1>Bokeh Flask | AjaxDataSource</h1>
<div>
{{ div }}
</div>
</body>
</html>
在以上代码中，我们引入了Bokeh和Flask所需的CSS和JavaScript文件，并在<script>标签中插入了Bokeh图表的JavaScript代码。
实现实时更新
要实现实时更新，我们需要使用Bokeh AjaxDataSource来异步加载数据，并将新数据应用于图表。
在app.py文件中的create_plot()函数中，我们可以使用AjaxDataSource来处理实时数据。以下是一个示例：
from bokeh.models.sources import AjaxDataSource
def create_plot():
# 创建AjaxDataSource并设置数据源URL
source = AjaxDataSource(data_url='/data', polling_interval=1000)
# 创建图表并添加数据源
plot = figure()
plot.circle(source=source, x='x', y='y')
return plot
在以上代码中，我们创建了一个AjaxDataSource对象，并指定了数据源的URL路径为/data，以及数据更新的间隔为1000毫秒。
然后，我们创建了一个Bokeh图表，并使用circle()方法绘制了一个散点图。将数据源设置为AjaxDataSource，并指定x和y轴的字段名称。
最后，我们返回创建的图表。
数据源URL和数据格式
要使AjaxDataSource能够正常工作，我们还需要在Flask应用程序中定义数据源的URL和相应的处理函数。
在app.py文件中添加以下代码：
from flask import jsonify
@app.route('/data')
def data():
# 获取新数据的逻辑
# 这里可以是从数据库或其他数据源中获取数据的代码
# 假设数据是一个包含字典的列表
data = [
{'x': 1, 'y': 2},
{'x': 3, 'y': 4},
{'x': 5, 'y': 6}
]
return jsonify(data)
在以上代码中，我们定义了一个路由/data，当AjaxDataSource请求该URL时，将会调用data()函数。
在data()函数中，我们可以添加获取新数据的逻辑。这里我们假设数据是一个包含字典的列表。
最后，我们使用jsonify()函数将数据转换为JSON格式并返回给客户端。
运行应用程序
现在，我们已经完成了Bokeh Flask应用程序的编写。在终端中，进入应用程序文件所在的目录，并运行以下命令来启动应用程序：
python app.py
Flask应用程序将在本地服务器上运行，并监听端口5000。
打开浏览器，访问http://localhost:5000，你将看到一个包含实时更新图表的页面。
总结
通过本文，我们学习了如何使用Bokeh Flask和Bokeh AjaxDataSource来创建一个实时更新的数据可视化应用程序。我们首先了解了Bokeh Flask和Bokeh AjaxDataSource的基本概念和用法，然后演示了如何在Flask应用程序中嵌入Bokeh图表，并使用AjaxDataSource来实现实时更新。
Bokeh Flask提供了一个方便的方法来将Bokeh图表集成到Flask应用程序中。Bokeh AjaxDataSource使得在图表中实现实时数据更新变得非常容易。通过结合使用这两个工具，我们可以创建出功能强大的实时数据可视化应用程序。