PythonStock（15）：使用bokeh 展示股票报表数据

前言

---

使用Python开发一个股票项目。
项目地址：
https://github.com/pythonstock/stock
相关资料：
http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/78294566
主要使用开发语言是python。
使用的lib库是pandas，tushare，TensorFlow，tornado等。

本文的原文连接是: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/78634996
未经博主允许不得转载。
博主地址是：http://blog.csdn.net/freewebsys

1，关于bokeh

---

bokeh 是一个超级方便的python画图工具。
但是想把这个东西集成到我的股票统计系统上面。
有一个问题。官方的demo给的是直接输出到html文件当中。
而和 tornado 集成上面也是一个封装。都不是我想要的方法。
直接找到 bokeh的源代码读了下，找到了方法。

2，分析

---

https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/server.html
这个类很好的说明了下
https://github.com/bokeh/bokeh/blob/master/examples/embed/embed_themed.py

from bokeh.embed import componentsscript, div = components(p1, theme=theme)返回的是script 和 div 最关键的两个

一个简单的两个图形：

#!/usr/bin/python3# -*- coding: utf-8 -*-from tornado import genimport web.base as webBaseimport logging# 首映 bokeh 画图。from bokeh.plotting import figurefrom bokeh.embed import components# 获得页面数据。class GetDataIndicatorsHandler(webBase.BaseHandler):    @gen.coroutine    def get(self):        code = self.get_argument("code", default=None, strip=False)        print(code)        # self.uri_ = ("self.request.url:", self.request.uri)        # print self.uri_        try:            print("#######")        except Exception as e:            print("error :", e)        logging.info("####################GetStockHtmlHandlerEnd")        comp_list = []        # prepare some data        x = [1, 2, 3, 4, 5]        y = [6, 7, 2, 4, 5]        # create a new plot with a title and axis labels        p = figure(            plot_width=400, plot_height=300,            title="simple line example",            x_axis_label='x', y_axis_label='y'        )        # add a line renderer with legend and line thickness        p.line(x, y, legend="Temp.", line_width=2)        comp1 = components(p)        comp2 = components(p)        comp_list.append(comp1)        comp_list.append(comp2)        self.render("stock_indicators.html", comp_list=comp_list)

页面显示：

<!-- 增加 bokeh 样式。--><link rel="stylesheet" href="/static/css/bokeh.min.css" type="text/css"/><link rel="stylesheet" href="/static/css/bokeh-widgets.min.css" type="text/css"/><link rel="stylesheet" href="/static/css/bokeh-tables.min.css" type="text/css"/><script type="text/javascript" src="/static/js/bokeh.min.js"></script><script type="text/javascript" src="/static/js/bokeh-widgets.min.js"></script><script type="text/javascript" src="/static/js/bokeh-tables.min.js"></script><script type="text/javascript" src="/static/js/bokeh-gl.min.js"></script><script type="text/javascript">    Bokeh.set_log_level("info");</script><h3 class="header smaller lighter blue">数据详细展示</h3><div class="table-header">1.</div>    {% for index,element in enumerate(comp_list) %}            <div class="row" id="_col_{{ index+1 }}" data-column="{{ index }}">                {% raw element[0] %}                {% raw element[1] %}            </div>    {% end %}

其中 这些资源在的地址是：
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/bokeh/server
这个在安装之后才能有。

3，显示效果

---

直接在一个页面当中显示两个图片。可以展示多个股票分析数据

4，总结

---

bokeh 是一个非常方便的库，我在开发股票系统的时候，需要展示多个分析的报表。这个时候就需要并列的显示多个图表。
类库使用的非常方便。

本文的原文连接是: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/78634996
未经博主允许不得转载。
博主地址是：http://blog.csdn.net/freewebsys

https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/quickstart.html