使用Bokeh库创建Python应用快速入门

资源摘要信息:"base-python-bokeh项目是一个基于Python语言和Bokeh库构建的简单应用程序。Bokeh是一个用于创建交互式数据可视化图表的库，它允许用户生成各种图表，如线形图、柱状图、热图以及散点图等，并且能够在浏览器中进行展示。该项目使用了Hasura平台来快速启动和部署应用程序。 首先，要启动一个基于base-python-bokeh的项目，用户需要执行命令`hasura quickstart hasura/base-python-bokeh`。这个命令会通过Hasura快速创建项目的基础结构。随后，用户需要进入到项目目录`base-python-bokeh`中，执行代码版本控制的初始化操作，即将当前目录的所有文件添加到版本库中，并提交初始的版本。具体操作步骤是首先执行`git add .`将所有改动添加到暂存区，然后执行`git commit -m "Initial Commit"`来提交这些改动，并附上提交信息。最后，将本地的代码变更推送到远程仓库，即执行`git push hasura master`。 通过上述步骤后，base-python-bokeh应用程序将部署在Hasura平台上，用户可以通过提供的URL访问应用程序，其中URL格式为`***`，其中`YOUR-CLUSTER-NAME`需要替换为用户的集群名称。要获取集群名称，用户可以执行`hasura cluster status`命令来查看当前集群的状态信息。 对于本地开发和测试，每次代码提交后，更改会被部署到一个公共URL上。为了加快开发过程中的迭代速度，推荐用户在本地环境测试代码更改。这需要用户按照某种方式配置本地环境，以便运行和测试应用程序。不过，由于描述中并未提供具体的本地运行和测试指南，我们无法给出详细的本地开发步骤。通常情况下，本地开发涉及到运行本地服务器、访问本地地址等步骤，具体的实现依赖于base-python-bokeh项目的具体配置和使用的框架。 关于Bokeh库，它是一个为Python设计的开源库，用于创建交互式、Web友好的图形和数据可视化。Bokeh能够与Python的数据分析工具无缝对接，例如Pandas和NumPy，这使得数据处理和可视化变得方便快捷。Bokeh的输出可以是静态的，也可以是动态的，可以嵌入到Jupyter Notebook中，也可以生成独立的HTML文件。Bokeh提供了一个丰富的API，可以用于创建复杂的图表和布局，同时它还支持与其他JavaScript库如D3.js协同工作。尽管Bokeh的后端是基于Python的，但它生成的可视化是基于Web技术（如HTML, CSS和JavaScript），因此可以轻松地与Web应用集成。 最后，该项目的文件结构以及可能的配置文件都在压缩包子文件的文件名称列表`base-python-bokeh-master`中。这表示所有相关的代码文件和配置都包含在名为`base-python-bokeh-master`的压缩文件中，该文件名遵循常见的版本控制系统命名规则，表明这可能是项目的主分支的最新版本。"