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如何在Streamlit上运行Bokeh服务器

Streamlit是一个用于构建数据科学和机器学习应用的开源Python库。它提供了一个简单易用的界面,可以快速创建交互式的Web应用程序。而Bokeh是一个用于创建交互式可视化图表的Python库。

要在Streamlit上运行Bokeh服务器,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 首先,确保已经安装了Streamlit和Bokeh库。可以使用以下命令进行安装:
代码语言:txt
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pip install streamlit
pip install bokeh
  1. 创建一个Python脚本,例如app.py,并导入所需的库:
代码语言:txt
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import streamlit as st
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.io import curdoc
from bokeh.server.server import Server
  1. 在脚本中定义一个函数,用于创建Bokeh图表和交互逻辑。例如,可以创建一个简单的散点图:
代码语言:txt
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def create_bokeh_plot():
    # 创建数据
    x = [1, 2, 3, 4, 5]
    y = [6, 7, 2, 4, 5]

    # 创建Bokeh图表
    p = figure(title='Scatter Plot', x_axis_label='X', y_axis_label='Y')
    p.circle(x, y, size=10)

    return p
  1. 在Streamlit应用程序中使用st.bokeh_chart函数将Bokeh图表嵌入到Streamlit应用程序中:
代码语言:txt
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def main():
    # 创建Bokeh图表
    bokeh_plot = create_bokeh_plot()

    # 在Streamlit应用程序中显示Bokeh图表
    st.bokeh_chart(bokeh_plot)

if __name__ == '__main__':
    main()
  1. 运行Streamlit应用程序:
代码语言:txt
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streamlit run app.py
  1. 在浏览器中打开生成的URL,即可看到嵌入了Bokeh图表的Streamlit应用程序。

这样,你就可以在Streamlit上成功运行Bokeh服务器,并将交互式的Bokeh图表嵌入到Streamlit应用程序中了。

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