Bokeh怎么实现数据的实时展示

Bokeh是一个Python交互式数据可视化库，可以用来创建漂亮的交互式图表。要实现数据的实时展示，可以使用Bokeh的实时数据流功能。

以下是在Bokeh中实现数据的实时展示的一般步骤：

1. 安装Bokeh库：首先需要安装Bokeh库。可以使用pip安装Bokeh库：

pip install bokeh

2. 创建一个实时数据流：使用Bokeh的数据流功能（Streaming）可以实现数据的实时展示。可以创建一个数据流，并将数据传输到这个数据流中。

from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.models.sources import ColumnDataSource

# 创建一个数据源
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))

# 创建一个图表
p = figure()
p.line(x='x', y='y', source=source)

# 将图表添加到文档中
curdoc().add_root(p)

# 实时更新图表
def update_data():
    new_data = {'x': [new_x_value], 'y': [new_y_value]}
    source.stream(new_data)

# 设置定时器，每秒更新一次数据
curdoc().add_periodic_callback(update_data, 1000)

在上面的代码中，首先创建了一个数据源（source），然后创建一个图表（p）并将数据源设置为图表的数据源。然后定义了一个函数（update_data），用来更新数据源中的数据。最后使用add_periodic_callback函数来定时调用update_data函数，从而实现数据的实时展示。

3. 运行Bokeh应用程序：保存上述代码为一个Python脚本文件（例如realtime_plot.py），然后在命令行中运行该脚本：

bokeh serve --show realtime_plot.py

这将启动一个Bokeh应用程序并在浏览器中打开图表，实时展示数据。

通过以上步骤，就可以在Bokeh中实现数据的实时展示。可以根据实际需求调整数据流的频率和更新的数据内容，以实现更加定制化的实时展示效果。