Bokeh 利用 Flask 从实时数据刷新 Bokeh 0.12.6 图表

在本文中，我们将介绍如何使用 Flask 从实时数据刷新 Bokeh 0.12.6 图表。Bokeh 是一个用于构建交互性数据可视化的 Python 库。它提供了丰富的图表类型和交互式功能，让用户可以轻松地探索和分析数据。Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架，可以用于构建简单的 Web 应用程序。

阅读更多：Bokeh 教程

了解 Bokeh 0.12.6

Bokeh 是一个强大的数据可视化工具，可以用于生成漂亮的静态图表和交互式图形。它支持的图表类型包括散点图、折线图、柱状图、饼图等。Bokeh 还提供了丰富的交互功能，如放大、缩小、平移和选中数据点等。此外，Bokeh 还支持使用 Python 编写的回调函数进行交互操作，使用户能够根据自己的需求定制化图表。

安装 Bokeh 0.12.6 和 Flask

在开始之前，我们需要先安装 Bokeh 0.12.6 和 Flask。可以使用以下命令在 Python 环境中安装这两个库：

pip install bokeh==0.12.6
pip install flask

使用 Flask 获取实时数据

在使用 Bokeh 0.12.6 前，我们首先需要获取实时数据。这里我们使用 Flask 创建一个简单的 Web 应用程序，用于模拟实时数据的生成。首先，创建一个名为 app.py 的 Python 文件，将以下代码复制到文件中：

from flask import Flask, jsonify
import random

app = Flask(__name__)

@app.route('/data')
def get_data():
    data = random.randint(1, 100)
    return jsonify({'data': data})

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

在这个简单的示例中，我们创建了一个名为 /data 的路由，该路由返回一个随机数作为实时数据。在实际应用中，你可以在该路由中编写获取实时数据的逻辑，如从传感器获取数据或从数据库中查询最新数据。

刷新 Bokeh 0.12.6 图表

在这一部分中，我们将介绍如何使用 Flask 提供的实时数据刷新 Bokeh 0.12.6 图表。首先，创建一个名为 bokeh_app.py 的 Python 文件，将以下代码复制到文件中：

from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.io import output_server, show
from bokeh.server.server import Server
import requests

source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))

plot = figure(title="实时数据图表", plot_width=500, plot_height=400)
plot.line(x='x', y='y', source=source)

def update_data():
    response = requests.get('http://127.0.0.1:5000/data')
    data = response.json()['data']
    new_data = dict(x=[len(source.data['x']) + 1], y=[data])
    source.stream(new_data)

curdoc().add_root(column(plot))

update_data()
curdoc().add_periodic_callback(update_data, 1000)

if __name__ == '__main__':
    output_server('graph')
    show(plot)

在这个示例中，我们首先创建了一个 ColumnDataSource 对象来存储实时数据。接着，我们创建了一个简单的折线图，并将实时数据与该图表关联。然后，我们编写了一个名为 update_data 的函数，该函数会定期从 Flask 应用程序获取实时数据，并将新数据添加到 ColumnDataSource 对象中。

最后，在 curdoc 的 add_periodic_callback 方法中设置回调函数，并以设定的时间间隔刷新图表。在这个示例中，我们将图表的刷新时间间隔设置为 1 秒。

运行 Bokeh 应用程序

要运行 Bokeh 应用程序，我们需要在命令行中输入以下命令：

bokeh serve --show bokeh_app.py

这将启动 Bokeh 服务器，并在默认浏览器中显示实时数据图表。你可以看到随着时间的推移，图表会实时更新，显示最新的实时数据。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用 Flask 从实时数据刷新 Bokeh 0.12.6 图表。我们首先了解了 Bokeh 0.12.6 的基本概念和功能，并安装了 Bokeh 和 Flask。然后，我们使用 Flask 创建了一个简单的 Web 应用程序，用于模拟实时数据的生成。最后，我们编写了一个 Bokeh 应用程序，该应用程序从 Flask 应用程序获取实时数据，并刷新图表以展示最新的数据。通过本文的指导，你可以轻松地构建和刷新 Bokeh 图表来可视化实时数据，从而更好地理解和分析数据。