Как встроить сервер Bokeh в Django приложение / просмотр - PullRequest
Новая
       10

Как встроить сервер Bokeh в Django приложение / просмотр

0 голосов
/ 26 апреля 2020

Я бьюсь над этой проблемой очень долго и не могу найти решение. В общем, нужно встраивать сервер bokeh в приложение Django. В документации много примеров по flask, но по django от начала до конца примеров нет. Ситуация следующая: у меня есть форма выпадающего выбора со строками в качестве значений параметров. Например MSFT, TSLA, GOOG, OLOLO. Я выбираю опцию из выпадающей формы, затем перенаправляю на страницу select/{str: option}. В views.py, который обрабатывает страницу, я хочу встроить сервер боке. У меня есть другой файл visualization.py с классом, который содержит все настройки для графиков. 

#visualization.py

import pandas as pd
from bokeh.io import curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource, Legend, NumeralTickFormatter
from bokeh.plotting import figure

doc = curdoc()

class BokehPlot:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.df = self.collect_dataframe()
        self.tools = 'pan,crosshair,wheel_zoom,reset'
        self.plot_width = 1000
        self.width = 0.5
        self.xaxis_dt_format = '%d %b %Y'
        if self.df['datetime'][0].hour > 0:
            self.xaxis_dt_format = '%d %b %Y %H:%M'
        self.major_x_axis = {i: date.strftime(self.xaxis_dt_format) for
                             i, date in enumerate(pd.to_datetime(self.df["datetime"]))}
        self.inc_color = '#15aaba'
        self.dec_color = '#7F7F7F'


    def collect_dataframe(self):
        if self.data is None:
            raise Exception
        df = pd.DataFrame(self.data)
        df['datetime'] = pd.to_datetime(df.begin, format='%Y-%m-%d %H:%M')
        df = df[['datetime', 'low', 'high', 'open', 'close', 'volume']]
        return df

    def plot_ohlc(self):
        inc = self.df.close > self.df.open
        dec = self.df.open > self.df.close
        inc_source = ColumnDataSource(...)
        dec_source = ColumnDataSource(...)
        ...
        ...
        ...
        ohlc = figure(plot_width=self.plot_width, plot_height=500,
                              y_axis_location='right',
                              tools=self.tools, 
        active_scroll='wheel_zoom')
        ohlc.segment(x0='x1', y0='high1', x1='x1', y1='low1', source=inc_source, color=self.inc_color)
        ...
        ...
        return ohlc

    def plot_macd(self):
        macd = figure(plot_width=self.plot_width, plot_height=250,
                      x_range=self.x_range,
                      y_axis_location="right", tools=self.tools,
                      active_scroll='wheel_zoom')
        ohlc.segment(x0='x1', y0='high1', x1='x1', y1='low1', source=inc_source,
                 color=self.inc_color)
        ...
        ...
    return macd


#views.py:

from bokeh.embed import components
from bokeh.layouts import gridplot
from django.shortcuts import render

from .visualization import BokehPlot

def detail(request, security):
    if request.method == 'GET':
        ...
        ...
        plot = BokehPlot(data)
        ohlc = plot.plot_ohlc()
        macd = plot.plot_macd()
        g_plot = gridplot([[ohlc], [macd]])
        script, div = components(g_plot)
        context = {'script': script, 'div': div}
        return render(request, 'shares/detail.html', context)


#urls.py

from django.urls import path

from . import views


urlpatterns = [
    path('', views.select_share, name='select_share'),
    path('<str:security>/', views.detail, name='detail'),
]

Теперь все работает с script, div = components(). Но это не то, что я хочу. Я буду счастлив с любыми примерами кода. Мне нужен именно сервер bokeh, а не script,div = compose(figure) для сложных обратных вызовов и более интерактивный.

...