Bokeh은 파이썬 기반의 데이터 시각화 라이브러리입니다. 실시간 데이터 분석에 적합한 강력한 기능을 제공하며, 인터랙티브한 시각화를 생성하는 데 유용합니다. 이 글에서는 bokeh을 사용하여 실시간 데이터를 분석하고 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Bokeh 설치하기

먼저, bokeh를 설치해야 합니다. 파이썬의 패키지 관리자인 pip를 사용하여 간편하게 설치할 수 있습니다.

pip install bokeh

실시간 데이터 분석을 위한 준비

bokeh를 사용하여 실시간 데이터를 분석하기 위해서는 몇 가지 준비가 필요합니다.

1. 데이터를 수집하기 위한 데이터 소스
2. 데이터 소스에서 실시간으로 데이터를 받아올 수 있는 방법

데이터 소스 설정하기

분석할 데이터를 수집하기 위해 다양한 옵션을 사용할 수 있습니다. 가장 일반적인 방법은 데이터베이스나 파일로부터 데이터를 읽어오는 것입니다. JSON, CSV, Excel 등 다양한 형식의 파일을 지원합니다.

from bokeh.io import curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure

# 데이터를 읽어와서 ColumnDataSource 객체 생성
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 6, 8, 10]}
source = ColumnDataSource(data=data)

실시간 데이터 업데이트하기

다음으로, 데이터 소스를 업데이트하는 방법을 설정해야 합니다. 실시간으로 데이터를 업데이트하기 위해서는 주기적으로 데이터를 읽어와야 합니다. 이를 위해 curdoc().add_periodic_callback() 함수를 사용합니다.

import random

def update_data():
    # 데이터 업데이트
    new_data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [random.randint(1, 10) for _ in range(5)]}
    source.data = new_data

# 데이터 업데이트 주기 설정
curdoc().add_periodic_callback(update_data, 1000) # 1초마다 업데이트

시각화 생성하기

마지막으로, bokeh를 사용하여 시각화를 생성합니다. figure 객체를 사용하여 시각화할 요소들을 설정할 수 있습니다.

p = figure(title="Real-time Data Analysis", x_axis_label='x', y_axis_label='y')

# 차트 추가
p.line(x='x', y='y', line_width=2, source=source)

# 시각화 표시
curdoc().add_root(p)

Bokeh 서버 실행하기

모든 준비가 끝났다면, Bokeh 서버를 실행하여 시각화를 웹브라우저에서 볼 수 있습니다.

bokeh serve --show myapp.py

위의 예제 코드를 myapp.py 파일에 저장하고 위의 명령어를 실행하면, bokeh 서버가 실행되고 웹브라우저에서 실시간 데이터 분석 결과를 확인할 수 있습니다.

결론

bokeh을 사용하면 파이썬을 통해 실시간 데이터를 수집, 분석하고 시각화할 수 있습니다. 다양한 데이터 소스와 함께 사용할 수 있으며, 사용자 친화적인 인터랙티브한 시각화를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 더 효과적인 데이터 분석과 시각화를 구현할 수 있습니다.