保存修改后的 ColumnDataSource
Save modified ColumnDataSource
我正在尝试使用 flask 和 bokeh 构建一个 web 应用程序,用户可以在其中手动对数据进行分类。 UI 现在使用自定义 javascript 回调来直观地呈现更改,但我不确定如何使用 javascript 发送回 post 请求到我的烧瓶应用程序来记录用户的 activity.
我想考虑的替代解决方案是将 ColumnDataSource
转换为 .csv
文件,用户在完成特定页面后可以下载该文件,但我不确定如何在 api 调用 flask 后访问 ColumnDataSource
。
我提供了一个基本示例来说明我要完成的任务。
from bokeh.embed import file_html
from bokeh.events import DoubleTap
from bokeh.models import CategoricalColorMapper, ColumnDataSource, CustomJS
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.resources import CDN
from flask import Flask
import numpy as np
# color map
cmap = CategoricalColorMapper(
factors=[0, 1],
palette=['red', 'green']
)
# custom javascript callback
js_code = """
var x = cb_obj['x'];
var left = src.data['left'];
var right = src.data['right'];
var color = src.data['color'];
for (i=0; i < left.length; i++) {
if ((x > left[i]) && (x < right[i])) {
var c = color[i]
if (c < 1) {
color[i] = 1
} else {
color[i] = 0
}
}
}
src.data['color'] = color
src.trigger('change')
"""
# flask app
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def main():
N = 10
left = np.arange(N)
right = left + 1
color = np.random.randint(2, size=N)
src = ColumnDataSource({
'left': left,
'right': right,
'color': color
})
fig = figure(
width=500, height=200,
title='Double Click to Change Color'
)
fig.quad(
'left', 'right', 0, 1,
source=src,
fill_color={'field': 'color', 'transform': cmap},
line_color='black'
)
callback = CustomJS(code=js_code, args={'src': src})
fig.js_on_event(DoubleTap, callback)
title = 'test'
html = file_html(fig, CDN, title)
return html
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
感谢阅读!
从JS发送POST个请求,可以使用XMLHttpRequest.
但是,在您的场景中,我会使用 Bokeh 服务器 (example of usage with Flask) - 这样,您不需要任何手动 POST 请求,因为来自您的 ColumnDataSource
示例将在您触发更改信号后同步到 Bokeh 服务器(顺便说一下,"trigger" 已弃用,您应该使用 src.change.emit()
)。
在自定义 GET 处理程序中,您可以使用 get_model_by_name
:
在 Bokeh 服务器上访问 Bokeh 文档的任何模型
@app.route('/cds-data/<cds_name>')
def get_cds_data(cds_name):
data = curdoc().get_model_by_name(cds_name).data
return some_dict_to_csv_string_function_you_have_to_write(data)
如果您仍然不想使用 Bokeh 服务器,您仍然不需要任何 POST 请求 - 您可以将数据转换为字符串,然后使用类似于此处示例的内容:
我正在尝试使用 flask 和 bokeh 构建一个 web 应用程序,用户可以在其中手动对数据进行分类。 UI 现在使用自定义 javascript 回调来直观地呈现更改,但我不确定如何使用 javascript 发送回 post 请求到我的烧瓶应用程序来记录用户的 activity.
我想考虑的替代解决方案是将 ColumnDataSource
转换为 .csv
文件,用户在完成特定页面后可以下载该文件,但我不确定如何在 api 调用 flask 后访问 ColumnDataSource
。
我提供了一个基本示例来说明我要完成的任务。
from bokeh.embed import file_html
from bokeh.events import DoubleTap
from bokeh.models import CategoricalColorMapper, ColumnDataSource, CustomJS
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.resources import CDN
from flask import Flask
import numpy as np
# color map
cmap = CategoricalColorMapper(
factors=[0, 1],
palette=['red', 'green']
)
# custom javascript callback
js_code = """
var x = cb_obj['x'];
var left = src.data['left'];
var right = src.data['right'];
var color = src.data['color'];
for (i=0; i < left.length; i++) {
if ((x > left[i]) && (x < right[i])) {
var c = color[i]
if (c < 1) {
color[i] = 1
} else {
color[i] = 0
}
}
}
src.data['color'] = color
src.trigger('change')
"""
# flask app
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def main():
N = 10
left = np.arange(N)
right = left + 1
color = np.random.randint(2, size=N)
src = ColumnDataSource({
'left': left,
'right': right,
'color': color
})
fig = figure(
width=500, height=200,
title='Double Click to Change Color'
)
fig.quad(
'left', 'right', 0, 1,
source=src,
fill_color={'field': 'color', 'transform': cmap},
line_color='black'
)
callback = CustomJS(code=js_code, args={'src': src})
fig.js_on_event(DoubleTap, callback)
title = 'test'
html = file_html(fig, CDN, title)
return html
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
感谢阅读!
从JS发送POST个请求,可以使用XMLHttpRequest.
但是,在您的场景中,我会使用 Bokeh 服务器 (example of usage with Flask) - 这样,您不需要任何手动 POST 请求,因为来自您的 ColumnDataSource
示例将在您触发更改信号后同步到 Bokeh 服务器(顺便说一下,"trigger" 已弃用,您应该使用 src.change.emit()
)。
在自定义 GET 处理程序中,您可以使用 get_model_by_name
:
@app.route('/cds-data/<cds_name>')
def get_cds_data(cds_name):
data = curdoc().get_model_by_name(cds_name).data
return some_dict_to_csv_string_function_you_have_to_write(data)
如果您仍然不想使用 Bokeh 服务器,您仍然不需要任何 POST 请求 - 您可以将数据转换为字符串,然后使用类似于此处示例的内容: