Bokeh는 Python 기반의 시각화 도구로, 데이터를 인터랙티브하게 시각화하는데 사용됩니다. Bokeh는 다양한 백엔드와의 연동을 지원하여, 웹, 노트북, 서버 등 다양한 환경에서 사용할 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Bokeh의 다양한 백엔드와의 연동 방법에 대해 알아보겠습니다.
웹 환경에서 Bokeh 백엔드 연동
Bokeh는 웹 환경에서 시각화를 제공하기 위해 다양한 백엔드를 지원합니다. 여기에는 HTML, SVG, WebGL 등이 포함됩니다. Bokeh를 웹에서 사용하기 위해서는 다음과 같이 백엔드를 선택하고 설정해야 합니다.
from bokeh.plotting import output_notebook, output_file
from bokeh.io import show
# Jupyter Notebook에서 Bokeh를 사용하기 위해 output_notebook() 메서드 호출
output_notebook()
# HTML 파일로 시각화 결과를 저장하기 위해 output_file() 메서드 호출
output_file("plot.html")
# 시각화 로직
# ...
# show() 메서드를 호출하여 시각화 결과 출력
show(plot)
위 예제에서는 output_notebook()
메서드 호출을 통해 Bokeh를 Jupyter Notebook에서 사용할 수 있도록 설정하고, output_file()
메서드 호출을 통해 시각화 결과를 HTML 파일에 저장하도록 설정했습니다. 이러한 설정을 통해 Bokeh를 웹 환경에서 사용할 수 있습니다.
서버 환경에서 Bokeh 백엔드 연동
Bokeh는 서버 환경에서도 사용할 수 있습니다. 서버 환경에서 백엔드를 설정하고 Bokeh 서버를 실행하는 방법은 다음과 같습니다.
from bokeh.server.server import Server
from bokeh.application import Application
from bokeh.application.handlers.function import FunctionHandler
# 백엔드 설정
backend = "tornado"
# Bokeh 서버 애플리케이션 로직
def bkapp(doc):
# 시각화 로직
# ...
# Bokeh 서버 애플리케이션 생성
bkapp = Application(FunctionHandler(bkapp))
# Bokeh 서버 실행
server = Server(applications={'/bkapp': bkapp}, port=5000)
server.run_until_shutdown()
위 예제에서는 Bokeh 서버를 실행하기 위해 Server
클래스를 사용하고, applications
매개변수를 통해 Bokeh 애플리케이션을 등록하고 실행합니다. Bokeh 서버를 실행하면 /bkapp
경로로 애플리케이션에 접근할 수 있습니다.
다양한 백엔드와의 연동 활용 사례
Bokeh의 다양한 백엔드와의 연동은 다양한 활용 사례를 제공합니다. 여기에는 웹사이트에서 인터랙티브한 데이터 시각화를 제공하는 것, 머신러닝 모델의 시각화 결과를 웹 또는 노트북에서 확인하는 것 등이 있습니다. 다음 예제는 Bokeh를 활용하여 웹사이트에 인터랙티브한 데이터 시각화를 제공하는 예제입니다.
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.embed import components
# 시각화 로직
plot = figure()
plot.circle([1, 2, 3], [4, 5, 6])
# Bokeh 시각화 결과를 HTML 스크립트와 div로 변환
script, div = components(plot)
# 웹사이트에 HTML 스크립트와 div 삽입
html = f"""
<html>
<body>
{div}
{script}
</body>
</html>
"""
위 예제에서는 Bokeh를 사용하여 시각화를 생성하고, components()
함수를 사용하여 시각화 결과를 HTML 스크립트와 div로 변환합니다. 이렇게 변환된 스크립트와 div를 웹사이트의 HTML에 삽입하여 인터랙티브한 데이터 시각화를 제공할 수 있습니다.
Bokeh는 다양한 백엔드와의 연동을 지원하여 다양한 환경에서 활용할 수 있습니다. 웹, 서버 등 다양한 환경에서 Bokeh를 사용하여 인터랙티브한 데이터 시각화를 제공해보세요!