javascript - Bokeh 自定义工具提示 {safe} 标签不显示任何内容

Question

运行以下命令时 Bokeh code ，使用最新的 Bokeh 和 py35，@fonts{safe} 根本不会出现在工具提示中。但是，当 {safe} 被删除时，@fonts 出现(当然没有呈现)。有谁知道我可以做些什么来使 {safe} 工作？或者还有其他方法可以让 HTML 在工具提示中呈现吗？

from bokeh.plotting import figure, output_file, show, ColumnDataSource
from bokeh.models import HoverTool

output_file("toolbar.html")

source = ColumnDataSource(
        data=dict(
            x=[1, 2, 3, 4, 5],
            y=[2, 5, 8, 2, 7],
            desc=['A', 'b', 'C', 'd', 'E'],
            imgs = [
                'http://docs.bokeh.org/static/snake.jpg',
                'http://docs.bokeh.org/static/snake2.png',
                'http://docs.bokeh.org/static/snake3D.png',
                'http://docs.bokeh.org/static/snake4_TheRevenge.png',
                'http://docs.bokeh.org/static/snakebite.jpg'
            ],
            fonts=['<i>italics</i>',
                   '<pre>pre</pre>',
                   '<b>bold</b>',
                   '<small>small</small>',
                   '<del>del</del>'
                   ]
        )
    )

hover = HoverTool(
        tooltips="""
        <div>
            <div>
                <img
                    src="@imgs" height="42" alt="@imgs" width="42"
                    style="float: left; margin: 0px 15px 15px 0px;"
                    border="2"
                ></img>
            </div>
            <div>
                <span style="font-size: 17px; font-weight: bold;">@desc</span>
                <span style="font-size: 15px; color: #966;">[$index]</span>
            </div>
            <div>
                <span>@fonts{safe}</span>
            </div>
            <div>
                <span style="font-size: 15px;">Location</span>
                <span style="font-size: 10px; color: #696;">($x, $y)</span>
            </div>
        </div>
        """
    )

p = figure(plot_width=400, plot_height=400, tools=[hover],
           title="Mouse over the dots")

p.circle('x', 'y', size=20, source=source)

show(p)

Answer 1

它是 a bug in the code .我做了建议的修改here并创建了这个 pull request .自 2017 年 1 月 11 日起，修复程序将无法通过 pip 安装，但如果您遵循 @bryevdv's advice你可以通过conda developer channel安装它或者像我通过 dev guide 那样从头开始构建它.