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从最近几天开始，我一直在尝试使用 Bokeh 绘制实时数据并显示在 .html 上，以便嵌入网页中。我已成功地根据我的需要调整了 Bokeh 示例之一。我在绘图上使用了 50 个元素的缓冲区，并且注意到以下行为:
1)如果我运行脚本并转到浏览器，x_range 会完全适应传入数据并且一切正常
2)如果我点击浏览器上的“刷新”，x_range 就会停止适应传入数据并卡住到最后一个值。
我尝试强制 x_axis 为初始值和最终值，但可视化效果很差。
我认为我没有正确理解“刷新”点击对我的代码有何影响以及如何解决此问题。
""" To view this example, first start a Bokeh server:
bokeh serve --allow-websocket-origin=localhost:8000
And then load the example into the Bokeh server by
running the script:
python animated.py
in this directory. Finally, start a simple web server
by running:
python -m SimpleHTTPServer (python 2)
or
python -m http.server (python 3)
in this directory. Navigate to
http://localhost:8000/animated.html
"""
from __future__ import print_function
import io
from numpy import pi, cos, sin, linspace, roll
from bokeh.client import push_session
from bokeh.embed import server_session
from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource
fa = open('Accelerometer.txt', 'r')
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))
fg = figure(width=250, plot_height=250, title="RT-Test")
fg.line(x='x', y='y', color="olive", source=source)
fg.x_range.follow = "end"
# Visualization scale and aesthetics
fg.xgrid.grid_line_color = None
fg.ygrid.grid_line_color = None
fg.background_fill_color = "snow"
# add the plot to curdoc
curdoc().add_root(fg)
# open a session which will keep our local doc in sync with server
session = push_session(curdoc())
html = """
<html>
<head></head>
<body>
%s
</body>
</html>
""" % server_session(fg, session_id=session.id, relative_urls=False)
with io.open("animated.html", mode='w+', encoding='utf-8') as f:
f.write(html)
print(__doc__)
def update():
line = fa.readline().split(',')
x = float(line[0])
y = float(line[1])
print(x, y)
# construct the new values for all columns, and pass to stream
new_data = dict(x=[x], y=[y])
source.stream(new_data, rollover=50)
curdoc().add_periodic_callback(update, 100)
session.loop_until_closed() # run forever
最佳答案
这种 Bokeh 服务器的使用方式，即实际代码在单独的进程中运行并调用 session.loop_until_close，最强烈地不鼓励 。在下一个版本中，所有此类示例都将被删除，并且从文档中删除对此方法的提及。这种用法在很多方面本质上都是较差的，as outlined here ，我想说，长期如此突出地展示它是我们的一个错误。它偶尔对测试有用，但除此之外没有什么用处。
那么使用 Bokeh 服务器的好/预期方法是什么？答案是让 Bokeh 应用在 Bokeh 服务器本身中运行，与上面的代码不同。这可以通过多种方式完成，但一种常见的方式是编写一个简单的脚本，然后使用
执行该脚本bokeh serve -show myapp.py
我无权访问您的“Accelerate.py”数据集，但更新代码的粗略过程如下:
# myapp.py
from numpy import pi, cos, sin, linspace, roll
from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource
fa = open('Accelerometer.txt', 'r')
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))
fg = figure(width=250, plot_height=250, title="RT-Test")
fg.line(x='x', y='y', color="olive", source=source)
fg.x_range.follow = "end"
fg.xgrid.grid_line_color = None
fg.ygrid.grid_line_color = None
fg.background_fill_color = "snow"
curdoc().add_root(fg)
def update():
line = fa.readline().split(',')
x = float(line[0])
y = float(line[1])
# construct the new values for all columns, and pass to stream
new_data = dict(x=[x], y=[y])
source.stream(new_data, rollover=50)
curdoc().add_periodic_callback(update, 100)
现在，如果您使用 bokehserve 命令运行此脚本，则任何刷新都将为您提供此应用程序的全新 session 。以这种方式编写的代码相当简单和简短，这一点也是毫无值(value)的。
这些类型的应用程序可以嵌入 Jupyter 笔记本、Flask 和其他 Web 应用程序中，或者制作成使用 python 而不是 bokehserve 运行的“常规”Python 脚本。欲了解更多信息，请参阅Running a Bokeh Server在用户指南中。
关于python - 刷新后Bokeh实时更新x_axis，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48338106/
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