使用 Anaconda Cloud 设置并 运行 Bokeh 服务器

Question

在 Datacamp Bokeh 课程上宣布，Anaconda Cloud 可以提供 bokeh 代码，没有任何复杂的安装问题。然而，我对 Anaconda 的了解不足以实现这一目标。

我的问题如下：

起点： - 我有一段 Python 交互式散景图代码

所需端点： - 我想在 Anaconda Cloud 上托管代码，以便外部用户无需安装 python 即可通过浏览器访问该图。

我的主要问题是，目前是否有关于如何从起点到终点的简单 'for dummies' 教程？

我目前对 anaconda 的理解，以完全理解我必须采取哪些步骤以及我需要 Anaconda/Bokeh 文档的哪些部分来实现我的目标。

示例代码取自：

http://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide/server.html

Answer 1

我怀疑 Anaconda Cloud 是否设置为 运行 bokeh server 因为这需要一个活动的 Python 后端来更新计算然后将新数据发送到服务器。它绝对可以承载交互式散景 绘图 。我在 this notebook 中有几个示例（请注意，交互式数据着色器图在缩放时需要散景 server 才能更新）。

您可以查看 Anaconda Cloud documentation to better understand how to accomplish different tasks using Anaconda Cloud, but here is a consolidated list of the required steps to upload a Jupyter notebook，在您的情况下，它应该包含散景图：

1. 设置您的 Anaconda Cloud 帐户online

2. 使用以下命令之一安装 anaconda-client：

   conda install anaconda-client

   pip install anaconda-client

   pip install git+https://github.com/Anaconda-Server/anaconda-client

3. 使用您的 Anaconda Cloud 凭据登录 anaconda-client

   anaconda login

4. Install jupyter

   conda install jupyter

5. 创建一个包含散景图代码的 Jupyter notebook

   jupyter notebook interesting_bokeh_plots.ipynb

6. 上传任何包含渲染散景图的笔记本

   anaconda upload interesting_bokeh_plots.ipynb

所有这些命令都应在命令行上执行，并要求 anaconda bin/ 目录位于您的 $PATH 中（获得有关这些步骤的帮助将是一个单独的问题）。

Answer 2

Arjun，我会在 https://groups.google.com/a/continuum.io/forum/#!forum/bokeh 论坛上 post 这个问题。 Bryan Van de ven 在 Bokeh 数据营课程中制作了 Anaconda Cloud 参考资料，他活跃于该论坛（作为 Bokeh 的核心贡献者）。

Answer 3

哦，太好了，anaconda cloud 可以显示您的 jupyter 笔记本，如果您在其中放置一些交互式 bokeh 代码，那部分会很好用。笔记本将不会是交互式的，这意味着 python 或您的笔记本所用的任何其他语言都不会 运行，但是带有嵌入式 JS 代码的 html 确实很酷。这是我刚刚上传到 anaconda 云的代码中的一个工作示例：https://anaconda.org/pmreyes2/my_bokeh_interactive_code/notebook

我遵循的步骤与@Steven C. Howell 在他的回答中所写的类似：

1. 首先在 https://anaconda.org
注册
2. 安装anaconda-client命令行客户端。
   • 使用 pip：$ pip install anaconda-client
   • 如果你有 conda: $ conda install anaconda-client
   • 来自来源 GitHub 存储库：https://github.com/Anaconda-Platform/anaconda-client
3. 从您的终端登录：
   • $ anaconda 登录
   • 使用您在第 1 步中创建的用户名和密码。
4. 现在您可以测试连接了：
   • $ 蟒蛇 whoami
   • 这连接到云端，您的信息应该显示在这里
5. 一旦你用一些交互式散景代码创建了一个 jupyter 笔记本，就可以将它上传到你的 anaconda 云 space：
   • $ anaconda 笔记本上传我的-notebook.ipynb

Note: This is only for viewing it. An html version of it is created just for viewing it, not for running it. But the cool thing is that if it contains bokeh code, it will run as the example I provide: https://anaconda.org/pmreyes2/my_bokeh_interactive_code/notebook

更新

我还想提一下，可以使用 jupyter nbviewer to your GitHub 存储库来实现共享 jupyter notebooks（其中 bokeh 交互代码仍然存在）的相同功能。这里是在 anaconda 云中共享的相同示例，也在我的 GitHub 存储库中的 jupyter nbviewer 中共享： https://nbviewer.jupyter.org/github/pmreyes2/my_jupyter_notebooks/blob/master/My_Bokeh_Interactive_code.ipynb