Bokeh는 Python 기반의 시각화 도구로, 인터랙티브한 웹 기반 시각화를 쉽게 구현할 수 있도록 도와줍니다. Bokeh로 이쁘고 유용한 시각화를 개발할 수 있지만 때로는 기능이 제한될 수 있습니다. 이럴 때 확장과 플러그인 개발 전략을 적용하면 Bokeh를 더욱 활용할 수 있습니다.

확장 개발 전략

Bokeh 확장은 Bokeh 자체를 수정하거나 변경하는 것이 아니라 Bokeh를 확장하는 커스텀 모듈을 개발하는 것을 의미합니다. 확장 개발 전략은 다음과 같습니다:

1. Custom Models: Bokeh에 내장되어 있는 모델 외에도 개발자가 필요한 새로운 시각화 모델을 생성하는 방법입니다. 여기에는 사용자 지정 툴팁, 테두리, 레이블 등이 포함될 수 있습니다.

   예시 코드:

    from bokeh.models import CustomJS, Button
       
    # 사용자 정의 버튼 모델 생성
    MyButton = Button.extend({
        'def_name': 'my_button',
        'action': ['click'],
        'callback': CustomJS(code="""
            console.log('Button clicked!');
        """)
    })
   

2. Custom Extensions: Bokeh의 기능을 확장하기 위해 자체 Bokeh 모델을 사용하여 사용자 정의 확장을 개발하는 방법입니다. 아래는 Bokeh 모델 클래스를 상속한 예시입니다.

   예시 코드:

    from bokeh.models import LayoutDOM
       
    class CustomExtension(LayoutDOM):
        __implementation__ = """
        // 여기에 사용자 정의 JavaScript 코드 작성
        """
   

플러그인 개발 전략

Bokeh는 다른 라이브러리와 통합하여 더욱 강력한 기능을 제공할 수 있도록 플러그인을 개발할 수 있습니다. 플러그인 개발 전략은 다음과 같습니다:

1. Server Extensions: Bokeh 서버를 확장하기 위한 플러그인을 개발하는 방법입니다. 이를 통해 Bokeh 서버에 사용자 지정 엔드포인트를 추가하거나 사용자 정의 프로세스를 실행할 수 있습니다.

2. Third-party Integrations: 다른 데이터 시각화 라이브러리나 플랫폼과 Bokeh를 통합하여 사용할 수 있는 플러그인을 개발하는 방법입니다. 예를 들어 Bokeh와 Plotly를 결합하여 차트를 생성하거나 Bokeh를 Django 애플리케이션에 통합하는 등의 작업이 가능합니다.

결론

Bokeh의 확장과 플러그인 개발 전략을 사용하면 기능을 확장하고 유연성을 향상시킬 수 있습니다. 아직 Bokeh의 제공 기능만으로는 구현하기 어려운 시각화나 통합이 필요한 경우, 확장과 플러그인 개발 전략을 시도해보세요. Bokeh를 최대한 활용하여 멋진 시각화 경험을 제공할 수 있을 것입니다!