Bokeh 如何将Bokeh服务器嵌入独立应用程序中

在本文中，我们将介绍如何将Bokeh服务器嵌入到独立的应用程序中。Bokeh是一个用于构建互动式数据可视化的Python库。它可以生成漂亮的图表、仪表盘和应用程序，支持各种Web浏览器中的交互和动态更新。将Bokeh服务器嵌入到独立应用程序中，可以实现用户与数据之间的实时交互，为应用程序增添更多的功能和价值。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh服务器的基本原理

Bokeh服务器是一个Python实例，可以接收客户端发出的请求，并相应地更新和推送数据到客户端。这种实时的数据交互是通过WebSocket协议实现的。Bokeh服务器的核心是Bokeh Document对象，它保存了应用程序的状态和布局，并能够处理客户端发来的事件和请求。当客户端与Bokeh服务器建立连接后，服务器会将Document序列化为JSON字符串，发送给客户端，客户端再解析为可视化图表。

将Bokeh服务器嵌入到独立应用程序的步骤

步骤一：创建Bokeh应用程序

首先，我们需要创建一个Bokeh应用程序。一个简单的例子是创建一个包含一个Slider滑块组件和一个图表的交互式可视化。

from bokeh.io import curdoc
from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import Slider
from bokeh.plotting import figure

# 创建一个图表
p = figure(height=300, width=500, title="Bokeh Slider Example")
r = p.line(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[1, 2, 3, 4, 5], line_width=2)

# 创建一个Slider滑块组件
slider = Slider(start=0, end=10, value=1, step=0.1, title="Slider")

# 定义一个回调函数，用于更新图表数据
def update_data(attr, old, new):
    r.data_source.data['y'] = [i * new for i in r.data_source.data['x']]

# 将滑块组件的value属性和回调函数绑定
slider.on_change('value', update_data)

# 将图表和滑块组件排列在一起
layout = column(slider, p)

# 将应用程序的布局保存到curdoc()
curdoc().add_root(layout)

步骤二：启动Bokeh服务器

通过以下命令可以启动Bokeh服务器：

bokeh serve --show your_app.py

此命令将启动一个本地的Bokeh服务器，并打开默认的Web浏览器，在页面上显示你的应用程序。

步骤三：将Bokeh服务器嵌入到独立应用程序

现在，我们可以将Bokeh服务器嵌入到独立的应用程序中。以下是一个简单的示例，将Bokeh应用程序嵌入到Flask框架中。

from flask import Flask, render_template
from bokeh.embed import server_document

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    # 渲染Bokeh服务器的模板
    script = server_document('http://localhost:5006/your_app')
    return render_template('index.html', bokeh_script=script)

if __name__ == '__main__':
    app.run()