Bokeh 在 Heroku 上提供交互式 Bokeh 图形

在本文中，我们将介绍如何在 Heroku 上使用 Bokeh Serving 来提供交互式 Bokeh 图形。Bokeh 是一个用于 Python 的交互式数据可视化库，可以创建漂亮而功能强大的图形，而 Bokeh Serving 则可以将这些图形部署到 Web 服务器上，让用户可以在浏览器中与图形进行交互。

阅读更多：Bokeh 教程

什么是 Bokeh Serving

Bokeh Serving 是一个用于部署和提供 Bokeh 图形的工具。它允许用户在浏览器中以交互方式探索数据，例如缩放、切片和突出显示数据等。使用 Bokeh Serving，您可以创建有状态的交互式图形应用程序，并将其部署到任何支持 Python 的 Web 服务器上，例如 Heroku。

Bokeh Serving 提供了一个基于 HTTP 的接口，可以接收用户请求并返回相应的图形结果。这样，用户就可以使用浏览器作为前端界面来与 Bokeh 图形进行交互，而无需安装任何额外的软件。

在 Heroku 上部署 Bokeh Serving 应用

在开始部署 Bokeh Serving 应用之前，您需要先在本地安装 Bokeh 和 Heroku CLI。

首先，使用以下命令在本地创建一个新的 Bokeh 项目：

$ bokeh new myapp

接下来，进入项目目录并使用以下命令启动 Bokeh 应用的开发服务器：

$ cd myapp
$ bokeh serve --show myapp.py

现在，您应该可以在浏览器中看到一个简单的 Bokeh 图形。如果您想在本地测试应用的交互性，可以使用 Bokeh 提供的 --allow-websocket-origin 参数来配置 WebSocket 连接的源。

$ bokeh serve --allow-websocket-origin=127.0.0.1:5006 --show myapp.py

一旦您满意应用的表现，您可以将其推送到 Heroku。首先，使用以下命令创建一个新的 Heroku 应用：

$ heroku create mybokehapp

然后，将 Bokeh 项目推送到 Heroku：

$ git push heroku master

等待推送完成后，您可以使用以下命令打开应用的 URL：

$ heroku open

现在，您的 Bokeh 应用已经成功部署到 Heroku 上，并可以在浏览器中进行交互。您可以尝试调整图形的大小、缩放和切片，以及使用工具栏上的其他交互功能。

总结

通过使用 Bokeh Serving 和 Heroku，我们可以轻松地将交互式 Bokeh 图形部署到 Web 服务器上。Bokeh Serving 提供了一个方便的接口，使用户可以在浏览器中以交互方式探索数据。而 Heroku 则提供了一个简单而强大的平台，用于将应用程序部署到互联网上。结合起来，它们为我们提供了一个完整的解决方案，用于分享和交流数据可视化结果。希望本文对您有所帮助，祝您在使用 Bokeh 和 Heroku 进行数据可视化方面取得成功！