服务器介绍#

目的#

注意

为了使本指南更容易理解，请考虑熟悉Bokeh的一些核心概念，请参阅简介部分。

Bokeh服务器使创建交互式Web应用程序变得容易，这些应用程序将前端UI事件连接到正在运行的Python代码。

Bokeh创建高级Python模型，例如绘图、范围、轴和图元，然后将这些对象转换为JSON以将其传递给其客户端库BokehJS。有关后者的更多信息，请参阅为BokehJS做贡献。

这种灵活且解耦的设计提供了一些优势。例如，很容易让其他语言（如R或Scala）驱动浏览器中的Bokeh绘图和可视化。

但是，保持这些模型在Python环境和浏览器之间同步将提供更强大的功能

这就是Bokeh服务器发挥作用的地方

Bokeh服务器的主要目的是同步底层Python环境和浏览器中运行的BokehJS库之间的数据。

以下来自https://demo.bokeh.org的简单示例说明了此行为

操作UI控件通过Bokeh服务器将新值传达给后端。这也将触发回调，以实时更新输入的绘图。

在您可能想要使用Bokeh服务器时，请考虑一些不同的场景。

您可能希望将Bokeh服务器用于探索性数据分析，可能在Jupyter Notebook中，或用于您和同事可以在本地运行的小型应用程序。

Bokeh服务器在这里非常方便，允许通过有效使用Bokeh服务器应用程序进行快速简单的部署。有关更多详细信息，请参阅构建应用程序。

您可能还希望使用Bokeh服务器将交互式数据可视化和应用程序发布给更广泛的受众，例如互联网或内部公司网络。Bokeh服务器也适合此用法，但您可能需要首先参考以下内容

上述两种场景都涉及一个人在服务器上创建应用程序，无论是为了个人使用还是供更广泛的受众使用。

虽然多人可以将不同的应用程序发布到同一个服务器上，但这并不是一个好的用例，因为托管的应用程序可以执行任意Python代码。这会引发进程隔离和安全问题，并使这种共享租户难以实现。

支持这种多应用程序环境和多用户的一种方法是构建基础设施，可以为每个应用程序或至少为每个用户运行一个Bokeh服务器。Bokeh项目或第三方将来可能会为此类用法创建公共服务，但此类开发超出了本文档的范围。

另一种可能性是拥有一个应用程序，可以访问许多不同人员发布的数据和其他工件，可能具有访问控制。这种场景是可以使用Bokeh服务器实现的，但通常需要将其与其他Web应用程序框架集成。