Bokeh是一个很美观实用的Python交互绘图库，但是他的官方文档并不十分好查阅，加上现在还没有中文文档，所以我打算将其用户指南翻译出来，也方便更多人学习。
这个项目预计一个月完成，之后申请官方认证。
由于是第一次组织这种活动，经验不足，还望多指正。
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若想成为Collaborator请提交Issue或E-mail我，内容包括：你的ID，每天用于翻译的时间
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非Collaborator请push README.md中的相关问题，不要push其他目录中的问题
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由于Markdown不能显示HTML，交互式图形暂时以截图的方式展示
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人手不足，更新周期不定，完成一篇更一篇...
请移步CONTRIBUTING
###待处理问题
文章结构怎么更美观...
目录
- 用户指南-User Guide
- 快速入门-Quickstart
- 设置-Getting Set Up
- 一些重要概念-Defining Key Concepts
- 用基础标志绘图-Plotting with Basic Glyphs
- Making High-level Charts
- Leveraging Other Libraries
- Adding Annotations
- Styling Visual Attributes
- Configuring Plot Tools
- Laying out Plots and Widgets
- Working in the Notebook
- Adding Interactions
- Linking Plots
- Adding Widgets
- JavaScript Callbacks
- Using Bokeh Commands
- Running a Bokeh Server
- 嵌入图表和Apps-Embedding Plots and Apps
- Speeding up with WebGL
- Mapping Geo Data
- Developing with JavaScript
- Extending Bokeh
- Learning More
- Tutorials
这一章内容主要是了解一下整片用户指南的大体结构，根据你可能用到的情况，你可以挑选不同的章节去了解。章节根据内容分为：
主要是走马观花的带你过一遍基本的功能和用法。
验证你的Bokeh是否安装成功
以多种方式在HTML文档中嵌入静态或基于Bokeh服务器的交互图表
定义和解释一些基本的概念
原文 Quickstart
Bokeh是致力于网页浏览器展示的Python交互式图表库。Bokeh能读取巨大的数据集或者流数据以简单快捷的方式为网页提供优美、简洁、高交互性能的图形。
为了能让用户高度自定义简单、高性能、灵活的图表，Bokeh开放三个层次的接口给用户：
bokeh.models低级接口，能为app开发者提供高度灵活的图形表示（可以自定义一些顶层的组件）bokeh.plotting中级接口，该接口主要用于绘制曲线（默认加载一些低级的组件）bokeh.charts高级接口，能快速简单地构建复杂的图形
快速入门只能主要运用 bokeh.plotting接口
Bokeh有多种安装方式，Bokeh推荐在 Anaconda Python distribution的命令窗口来安装，这是最简单的方法。
conda install bokeh
该命令会安装Bokeh所有的依赖包。
Anaconda最小安装适用于包括Windows等大多数系统，在安装的同时也会在Anaconda的根目录中创建一个examples/的子目录，其中包含了一些例子。
如果你已经安装了Bokeh所有的依赖包，比如Numpy，那么你也可以通过pip来安装：
pip install bokeh
注意
pip安装方式不安装示例。若要查看示例可以
Clone下Git仓库中的examples/到本地。[HELP此处应有超链接]
Bokeh是一个很大的库，功能丰富，而这一章节中只是对Bokeh常用的示例和工作流进行简单讲解。若要了解更多功能，请参见 User Guide
下面是一些示例
以Python列表（List）作为参数传入绘制带交互工具（缩放、画笔、自适应大小、保存等）的图
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
# prepare some data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]
# output to static HTML file
output_file("lines.html")
# create a new plot with a title and axis labels
p = figure(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)
# show the results
show(p)
当运行这段代码之后，会在项目当前目录下创建一个"lines.html"文件，并且浏览器会自动打开一个新标签页来显示刚刚创建的图表（为展示需要，会把代码生成的图形放在此文档中，以供参考）
用 bokeh.plotting接口创建图表的基本步骤如下：
- 准备一些数据（在上面的例子中，数据是一个简单的Python列表）
- 指定一个输出（在上面的例子中，用
output_file()函数指定了输出文件名为"lines.html"） - 调用
figure()函数创建图表容器并指定一些整体参数，比如title、tools和axes labels - 将数据传入渲染函数（在上面的例子中是
Figure.line函数）并指定一些视觉参数，比如colors、legends和widths - 调用
show()或者save()来显示或保存结果
步骤三、四可以重复使用来绘制多个图形，多图形绘制可以参考在下面的例子
若要用 bokeh.plotting 自定义添加更多数据、曲线或对数轴非常方便简洁的，�比如在一个图形中同时绘制多条曲线的代码如下：
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
# prepare some data
x = [0.1, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0]
y0 = [i**2 for i in x]
y1 = [10**i for i in x]
y2 = [10**(i**2) for i in x]
# output to static HTML file
output_file("log_lines.html")
# create a new plot
p = figure(
tools="pan,box_zoom,reset,save",
y_axis_type="log", y_range=[0.001, 10**11], title="log axis example",
x_axis_label='sections', y_axis_label='particles'
)
# add some renderers
p.line(x, x, legend="y=x")
p.circle(x, x, legend="y=x", fill_color="white", size=8)
p.line(x, y0, legend="y=x^2", line_width=3)
p.line(x, y1, legend="y=10^x", line_color="red")
p.circle(x, y1, legend="y=10^x", fill_color="red", line_color="red", size=6)
p.line(x, y2, legend="y=10^x^2", line_color="orange", line_dash="4 4")
# show the results
show(p)
在这一小节中，我们将会讲解Jypyter Notebooks上Bokeh的使用
Jupyter Notebooks是一款风靡于“PyData”社区的强大的数据分析工具。Bokeh无缝整合了Jupyter Notebooks和Bokeh。如果想在Notebook中查看之前的示例，只需要将output_file()替换成output_notebook()即可，注意这里output_notebook()不需要参数。
在 Bokeh NBViewer Gallery还有许多静态示例，有兴趣的可以去看看。
在 Bokeh GitHub repository上也有大量的notebook示例，若想要查看，可以clone下整个仓库，之后再命令行中进入其中的examples/howto子目录，接着运行
ipython notebook
你可以在自动弹出的索引页直接打开其中的文件或者执行任何其他交互操作。特别是你可以从以下两个例子中体会到Bokeh是如何与Jupyter挂件协同工作的。
examples/howto/notebook_comms/Jupyter Interactors.ipynb
examples/howto/notebook_comms/Numba Image Example.ipynb
Bokeh的体系结构使得Bokeh能够非常容易的为其他语言提供使用接口，其中有一些小众语言的接口已经存在（比如R，Scala，Julia）。尽管我们团队是Python的忠实粉丝，但是我们也同时在开发着不同语言的Bokeh库，可以通过以下链接查看已经编译完的一些多语言Bokeh库
示例中所用的数据和示例是分开存放的，若要下载这些数据，可以在Bash或者Windows命令提示符后键入命令
bokeh sampledata
根据上面的一些例子，这里提出一些核心概念
图形是Bokeh的中心概念。图形在Bokeh中指的是容纳曲线、指示、数据、工具等几乎所有用来展示的元素的一个容器。具体的，Bokeh中的 bokeh.plotting接口提供了一个 Figure类来聚集所有这些必要的元素，而Fighure实例可以很方便的由figure()函数来创建
标示是Bokeh中的基础视觉元素。在Bokeh的底层，标示以glyph对象存在，比如Line。如果你要使用低级接口bokeh.models来绘制图形，那么你还需要创建所有必要的Bokeh对象，其中包括上面提到的glyph对象和对应的数据集。为了使用更方便，bokeh.plotting提供一个更高级的glyph方法像本章第一个示例中用的Figure.line就是其中一个。第二个示例中增加了Figure.circle来同时显示曲线和圆。除了曲线和圆，Bokeh还有许多可选的标示和标志。
视觉元素的外观和数据的值是紧密相关的。在上面的例子中，我们可以看到x和y参数是可以被赋值为向量的。但其实标示还有许多可选的属性参数，如线形属性、填充属性和文字属性。所有这些参数都可以以向量的形式赋值给参数，在下面会给出相关示例
Bokeh还提供一些别的视觉组件才帮助用户更好的展示或者让用户在图中做比较。这一类组件分为两类
- 指示（Guides）：指示的作用主要是帮助用户判断图中的距离，角度等。具体的包括格线、坐标轴等
- 说明（Annotations）：说明主要包括图中的标签部分，具体的比如有标题，图例等
数据范围指的是绘图过程中所使用的数据的上界与下界。默认情况下，用bokeh.plotting接口绘制出的图像时，Bokeh的DataRangeld对象会根据所用数据计算出数据范围，之后传给绘图函数。当然，数据范围也可以手动传入，只需要在绘图时传入如下参数，参数可以接受Python中的列表或者二元元组形式的赋值
p = figure(x_range=[0,10], y_range=(10, 20))若要在用户本地展示图形，要求所使用的浏览器加载Bokeh的JS和CSS文件。默认情况下，output_file()函数会自动在生成的HTML中加载来自 http://cdn.pydata.org 的样式文件。但是，你也可以将文件下载下来，之后再本地载入，若要使用这种方式请在output_file()函数中添加参数mode="inline"。
下面给出更多在别的场合下经常会用到的例子，所有这些例子都是用bokeh.plotting接口绘制的。
这个例子主要演示如何传入一系列的数据给绘图参数如fill_color和radius。你也可以在这个例子中找到以下情况的用法：
- 传入一个包含工具名称的列表给
figure() - 用
mode参数从CDN获取BokehJS文件 - 自定义
x_range和y_range参数 - 传入空值
None来擦掉一条曲线 - 运用Numpy数组来传入数据
import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
# prepare some data
N = 4000
x = np.random.random(size=N) * 100
y = np.random.random(size=N) * 100
radii = np.random.random(size=N) * 1.5
colors = [
"#%02x%02x%02x" % (int(r), int(g), 150) for r, g in zip(50+2*x, 30+2*y)
]
# output to static HTML file (with CDN resources)
output_file("color_scatter.html", title="color_scatter.py example", mode="cdn")
TOOLS="resize,crosshair,pan,wheel_zoom,box_zoom,reset,box_select,lasso_select"
# create a new plot with the tools above, and explicit ranges
p = figure(tools=TOOLS, x_range=(0,100), y_range=(0,100))
# add a circle renderer with vectorized colors and sizes
p.circle(x,y, radius=radii, fill_color=colors, fill_alpha=0.6, line_color=None)
# show the results
show(p)
什么是数据联动？
在这个例子中，数据联动指的是一个图形中的数据变化会影响到另一个图形中的数据
有时候在不同的图形中添加联动的数据曲线更有利于战术数据。在Bokeh中进行数据联动，一般只需在几个图形间传递将组件参数即可。下面的例子演示了在Bokeh的笔工具联动**（linked panning）**，方法是在图形间传递几个组件参数。你也可以在下面的例子中找到一下情况的用法：
- 通过多次调用
figure()函数来创建多个图形 - 用
gridplot()函数来排列多个图形 - 用
Figure.triangle和Figure.square在图形中添加新的标识 - 通过调节
toolbar_location的值为None来隐藏工具栏 line_color、fill_color、line_alpha、fill_alpha属性的用法
import numpy as np
from bokeh.layouts import gridplot
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
# prepare some data
N = 100
x = np.linspace(0, 4*np.pi, N)
y0 = np.sin(x)
y1 = np.cos(x)
y2 = np.sin(x) + np.cos(x)
# output to static HTML file
output_file("linked_panning.html")
# create a new plot
s1 = figure(width=250, plot_height=250, title=None)
s1.circle(x, y0, size=10, color="navy", alpha=0.5)
# NEW: create a new plot and share both ranges
s2 = figure(width=250, height=250, x_range=s1.x_range, y_range=s1.y_range, title=None)
s2.triangle(x, y1, size=10, color="firebrick", alpha=0.5)
# NEW: create a new plot and share only one range
s3 = figure(width=250, height=250, x_range=s1.x_range, title=None)
s3.square(x, y2, size=10, color="olive", alpha=0.5)
# NEW: put the subplots in a gridplot
p = gridplot([[s1, s2, s3]], toolbar_location=None)
# show the results
show(p)
尽管工具栏是隐藏的，但是笔工具仍然处于激活状态。点击并拖动图形可以改变坐标轴的范围，同时你也可以观察到三个图形的坐标轴数据是怎么联动的
另一个例子是选择联动（linked brushing）， 实现的方式是在两个图形中传递ColumnDataSource数据结构参数。
import numpy as np
from bokeh.plotting import *
from bokeh.models import ColumnDataSource
# prepare some date
N = 300
x = np.linspace(0, 4*np.pi, N)
y0 = np.sin(x)
y1 = np.cos(x)
# output to static HTML file
output_file("linked_brushing.html")
# NEW: create a column data source for the plots to share
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y0=y0, y1=y1))
TOOLS = "pan,wheel_zoom,box_zoom,reset,save,box_select,lasso_select"
# create a new plot and add a renderer
left = figure(tools=TOOLS, width=350, height=350, title=None)
left.circle('x', 'y0', source=source)
# create another new plot and add a renderer
right = figure(tools=TOOLS, width=350, height=350, title=None)
right.circle('x', 'y1', source=source)
# put the subplots in a gridplot
p = gridplot([[left, right]])
# show the results
show(p)
选择方形选择工具（box select）或者套索选择工具（lasso select）在其中一个图形中进行操作，这个操作会联动另一个图形。
处理时间序列数据是数据分析中另一常见的情形。Bokeh有一个成熟的类 DatetimeAxis，可以根据现有的图形来生成时间序列图形。DatetimeAxis的一些坐标轴的参数有默认值，当然你也可以不用DatetimeAxis而看情况直接将figure()中x_axis_type或y_axis_type的值设为"datetime"来说明绘图的类型是时间序列。
这个例子中也有一些有趣的用法：
- 设置
figure()函数中的width和height参数 - 通过改变参数自定义图形和其他对象
- 通过设置
figure的参数（如legend、grid、xgrid、ygrid、axis、xaxis、yaxis）来调整图形中的注释
import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.sampledata.stocks import AAPL
# prepare some data
aapl = np.array(AAPL['adj_close'])
aapl_dates = np.array(AAPL['date'], dtype=np.datetime64)
window_size = 30
window = np.ones(window_size)/float(window_size)
aapl_avg = np.convolve(aapl, window, 'same')
# output to static HTML file
output_file("stocks.html", title="stocks.py example")
# create a new plot with a a datetime axis type
p = figure(width=800, height=350, x_axis_type="datetime")
# add renderers
p.circle(aapl_dates, aapl, size=4, color='darkgrey', alpha=0.2, legend='close')
p.line(aapl_dates, aapl_avg, color='navy', legend='avg')
# NEW: customize by setting attributes
p.title.text = "AAPL One-Month Average"
p.legend.location = "top_left"
p.grid.grid_line_alpha=0
p.xaxis.axis_label = 'Date'
p.yaxis.axis_label = 'Price'
p.ygrid.band_fill_color="olive"
p.ygrid.band_fill_alpha = 0.1
# show the results
show(p)
注意
这里绘图需要下载一些官方资源，已经下载的上述代码运行不会出问题，如果上述代码运行出错请根据提示
from bokeh.sampledata import download download()下载相关资源
Bokeh服务器是一个可选的组件项。尽管没有Bokeh图形服务器，我们一样可以创建出有趣、可交互的可视化数据。但是Bokeh还有一些新颖、强大的能力或许你会想用到
- 用UI和选项来驱动图形的计算和更新
- 能够降低大型数据集采样率的智能服务端
- 通过流数据自动更新图形
- 适用于大数据的成熟图形重绘系统
- 发布更易于普通用户操作的可视化图形
由于空间有限，不能在快速入门中讲解所有的用法，读者可以现在下面这个例子中感受一些Bokeh图形服务器的强大。
你可以在 Gallery的 Server App Examples部分中找到更多有关图形服务器绘图的例子。想要知道更多图形服务器的细节请移步 User Guide的Running a Bokeh Server部分
【困了。睡觉。。。】
这一章的第一部分会指引你快速安装一下Bokeh并做一些小测试来检测一下是否安装正常。
安装Bokeh最简单的方法就是用诸如pip、conda等包管理工具来安装。如果你用过 Anaconda那么你可以用conda来安装
conda install bokeh
否则，就用pip工具来安装
pip install bokeh
如果要查看更多安装方面的细节可以参考Bokeh文档的安装部分。
第一步你可以在Python的交互式命令行中import bokeh，用bokeh.__version__来查看当前安装的版本。如果你能成功执行命令，结果应该长这样：
第二步，你可以用Bokeh绘制一个简单的图形来检测是否安装正常。将下面的代码保存到文件中并执行或者直接在Python交互式命令行中键入下面的代码来绘制一副简单的图形。
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
output_file("test.html")
p = figure()
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], line_width=2)
show(p)这段代码会生成一个名为test.html的本地文件，并且会自动打开默认浏览器来显示图形。正常运行的图形应该是这样的
你也可以在IPython/Jupyter notebook中执行上述的代码来绘制图形，但是需要把上面代码中的output_file替换成output_notebook。结果如下
如果在你安装或者运行示例的时候出现问题了，可以发Email到Bokeh mailing list寻求帮助，也可以在Bokeh GitHub issue tracker中提交Issue。
为了更好的使用用户指南，了解相关高级概念很重要。下面是一份小术语表，上面介绍了一些Bokeh的重要概念
应用
Bokeh应用指的是一个已经渲染过的文件，结果一般运行在浏览器中。
BokehJS文件
Bokeh的Javascript文件主要用于渲染图形和UI中的交互工具。一般用户不需要考虑JavaScript文件中的内容，但如果你知道一些关于JavaScript和Bokeh之间的联系的知识，那最好不过啦。更多细节可以查看开发者指南中的BokehJS。
图表
示例中的静态图如柱状图，水平延伸的图和时间序列图等都可以由Bokeh提供的bokeh.charts高级接口来快速构建。更多示例及用法请查看 构建高级图表。
文件
文件指的是Bokeh应用所使用的数据集。文件中包含Bokeh应用渲染图表和交互工具所要用到的所有模型和数据。
嵌入
嵌入指的是在Web应用、网页或者Jupyter（Ipython） Notebook中插入Bokeh的图标。更多细节请查看 插入图表或Apps。
标志
标志是构建Bokeh图形的基础元素，如曲线、三角形、方形、楔形、图示等都属于标志。bokeh.plotting接口提供了便捷的方法创建自定义标志。更多细节请查看 Plotting with Basic Glyphs。
模型
模型是Bokeh中最底层的类，模型的作用就是组成Bokeh应用的整个“轮廓（scenegraphs）”。这些类在bokeh.models接口里。大多数的用户不会直接接触到这些底层的类。然而最终的Bokeh应用是由这些类的集合组成的，所以理解它也是非常重要的，这样你可以更随心所欲的绘制Bokeh图形。更多信息请查看Styling Visual Attributes。
Bokeh服务器
Bokeh服务器是一个可选项，即使不使用Bokeh可以在浏览器中渲染交互图形。Bokeh服务器主要用于发布或分享交流Bokeh图形或者应用，它的特点是可以处理大型流数据集。更多信息请查看Running a Bokeh Server。
挂件
挂件指的是在图形外围的那些元素。如滚动条、下拉式菜单、按钮等都属于挂件。与挂件交互会出发后台的一些函数，从而影响图形中的数据。挂件可以用在独立的Bokeh应用中也可以搭配Bokeh服务器一起使用。更多信息请查看Adding Interactions。
我们可以看到用户指南中遍布的示例中有很多输出文件的方式，最常用的主要是以下几种：
output_file
用于生成独立的Bokeh图表HTML文件。
output_notebook
用于在Jupyter notebook上嵌入Bokeh图形
output_server
用于在一个运行着的Bokeh服务器安装Bokeh应用
这些函数经常回合show或者save搭配使用。这里是一个例子
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
output_file("output.html")
p = figure()
p.line(x=[1, 2, 3], y=[4,6,2])
show(p)Well，假设这个文件叫foopy，那么执行python foo.py会生成一个包含Bokeh图形的HTML文件。这些函数搭配在交互式设置和从Web应用（如Flask、Django等）中分离出单独的HTML图形文件非常有用。
Bokeh还提供一个强大的命令行工具bokeh可以用来生成多种输出。
bokeh html
根据任何一种Bokeh应用的资源文件（如Python脚本、Bokeh应用目录、JSON文件）生成独立的HTML文件
bokeh json
根据任何一种Bokeh应用的资源文件生成相当于Bokeh文件的序列化JSON文件。
bokeh serve
将Bokeh文件作为Web应用发布
用bokeh命令的好处是不需要在Python代码中指定输出方式，而通过命令来获得多种格式的输出。也就是一次编写，多次输出。上述的代码也可以简化为
from bokeh.plotting import figure
p = figure()
p.line(x=[1, 2, 3], y=[4,6,2])现在，你就可以用bokeh html foo.py来生成独立的HTML文件，或者用booked serve foo.py将Bokeh图形以Web应用的形式发布。更多信息请查看Using bokeh Commands。
Bokeh不仅为数据科学家及相关领域的专家提供了快速便捷的接口，还为软件开发者和工程师们提供了更加丰富的接口来配置更多Bokeh成熟的特性。正因为这个特点，Bokeh的方法是分等级的，不同等级的需求、特性对应不同等级的接口方法，而这些方法的使用方法基本都是相同的，这样就可以提高代码的复用率。这一节中主要向用户概述一些用户级的可用接口和一些中心概念。如果你想直接绘制图形，可以跳过这一章，转向Plotting with Basic Glyphs和Making High-level Charts。
Bokeh实际上是由两个组件库构成的。
第一部分是在浏览器中运行的JavaScript库，BokehJS。这个库负责所有的页面渲染和用户交互。BokehJS的输入是一个用来构成整个网页“轮廓”的JSON对象集。这些对象包括图形、挂件中你能看见的所有东西。这些JSON对象在浏览器中最终会被转换成Backbone模型，并渲染成对应的Backbone可视化模型。
第二个部分是Python库（或者其他语言类型的库，这里以Python作为例子），这些库可以生成上述说的JSON对象。这些都是在库的底层完成的，这些Python类可以将代码中设置的内容和属性序列化成JSON对象。所有这些低级模型都可以在低级接口bokeh.models中找到。大多数类都很简单，只有一些属性，设置没有方法。这些属性可以在创建模型的时候传入，或者在之后指定使用该属性的模型。下面以Rect标志对象为例给出例子：
# properties can be configured when a model object is initialized
glyph = Rect(x="x", y="y2", w=10, h=20, line_color=None)
# or by assigning values to attributes on the model later
glyph.fill_alpha = 0.5
glyph.fill_color = "navy"类似这样的配置活儿可以普遍的适用于所有Bokeh模型。加上Bokeh接口最终生成的都是模型集，所以所有图形、挂件的风格化和配置都可以通过这一方法来实现，并且不限制于使用的是哪个接口。
使用bokeh.models接口可以随意搭配图形和挂件，而这样做的坏处就是结果有时候可能并没有意义或者一塌糊涂，但至少，这可以让开发者亲自参与到构建“轮廓”的过程中来。因为这个原因，大多数用户可能更乐意去使用高级接口（下面会介绍到），除非他们有特殊的需求，而高级接口不提供这一需求。关于更多Bokeh模型的知识请移步 Reference Guide。
plotting接口是Bokeh的中级接口，这一接口的使用和Matplotlib还有Matlab中的绘制函数很像。他主要用于让用户选择合适于所用数据的标志，若不指定标志，则图形使用默认的坐标轴、网格线和工具来绘图。所有构建“轮廓”的艰难工序在这一接口中将自动完成。
bokeh.plotting接口的中心类是Figure类。Figure继承自Plot，所以也能非常轻松的在图形中添加各类标志。除此之外，Figure也能不费吹灰之力就生成默认坐标轴、网格线还有工具。一般来说，用户会通过调用figure()函数来创建一个Figure对象。
bokeh.plotting一个典型的用法如下，在代码的下方附带了对应的图形结果
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
# create a Figure object
p = figure(width=300, height=300, tools="pan,reset,save")
# add a Circle renderer to this figure
p.circle([1, 2.5, 3, 2], [2, 3, 1, 1.5], radius=0.3, alpha=0.5)
# specify how to output the plot(s)
output_file("foo.html")
# display the figure
show(p)【图图】
注意观察代码，代码中用了figure()创建了图形，之后用Figure.circle在图中添加了圆标志。可以看见我们并不需要为配置坐标轴或者网格线而操心（如果需要，也可以自行配置），而且添加工具栏上的工具也只需要传入相应的名字即可。在代码的最后我们用了一些输出函数来将图形展示出来。
注意
output_file()和show()等输出函数可以在bokeh.io模块中找到，为了方便，这些输出函数也可以从bokeh.plotting中导入
除了上面的，其实还有许多用法这里没有展示出来，比如不展示转而保存该图形、风格化或去掉坐标轴和网格线、增加别的曲线并将它们显示在一个图形中等。这些用法的示例你都可以在User Guide的Plotting with Basic Glyphs这一章中看到。
bokeh.charts是Bokeh的一个高级接口，主要可以快速的绘制一些静态图表。跟bokeh.plotting一样，bokeh.charts是通过整合一些较底层的类来简化创建图表的过程。虽然是简化了过程，但是你还是需要提供必要的一些数据，一般情况下，这一接口中的函数是用来创建普通的示意静态图的，bokeh.charts中的函数会自动为不同组的数据标记不同的颜色和其他一些标识。
bokeh.charts中快速绘图的类型包括Bar()、BoxPlot()、Histogram()、TimeSeries()（分别对应柱状图、箱图、直方图、时间序列图）等，下面以Scatter()作散点图为例给出代码
from bokeh.charts import Scatter, output_file, show
# prepare some data, a Pandas GroupBy object in this case
from bokeh.sampledata.autompg import autompg as df
# create a scatter chart
p = Scatter(df, x='mpg', y='hp', color='cyl',
title="MPG vs HP (colored by CYL)",
legend='top_right',
xlabel="Miles Per Gallon",
ylabel="Horsepower")
# specify how to output the plot(s)
output_file("chart.html")
# display the figure
show(p)【图图】
需要指出的是输出函数像output_file()和show()之类的被普遍的用在各个绘图接口中，就像bokeh.plotting中也有output_file()和show()一样。他虽然是定义在bokeh.io模块中的，但是为了方便也可以从bokeh.charts中导入。
Bokeh与Matplotlib具有一定的共存性，你可以用第三方库mplexporter绘制图形，之后再转化成Bokeh图形，虽然不能100%利用Matplotlib的特性，但是有时候Bokeh这一特点非常实用。除了刚刚说的Matplotlib图形，你也可以非常轻易的将用Seaborn和ggplot.py绘制出来的图形转化成Bokeh图形。下面这个例子只用了一行代码将Seaborn图形转化成了Bokeh图形。
import seaborn as sns
from bokeh import mpl
from bokeh.plotting import output_file, show
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.set_style("whitegrid")
ax = sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex",
data=tips, palette="Set2", split=True,
scale="count", inner="stick")
output_file("violin.html")
show(mpl.to_bokeh())【图图】
需要指出的是利用bokeh.plotting创建出的图形子带默认的工具和可视化风格。如果要风格化自己的图形请看Styling Visual Attributes，若要组合不同工具请看Configuring Plot Tools。
要绘制散点图可以用Figure中的circle()函数：
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
# output to static HTML file
output_file("line.html")
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
# add a circle renderer with a size, color, and alpha
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=20, color="navy", alpha=0.5)
# show the results
show(p)【图图】
照着葫芦画瓢，如果要绘制方形的散点图可以用Figure中的square()函数：
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
# output to static HTML file
output_file("square.html")
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
# add a square renderer with a size, color, and alpha
p.square([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=20, color="olive", alpha=0.5)
# show the results
show(p)【图图】
还有许多类型的散点图可供选择，具体见下表（链接中包含例子）
asterisk() |
diamond() |
square_cross() |
|---|---|---|
circle() |
diamond_cross() |
square_x() |
circle_cross() |
inverted_triangle() |
triangle() |
circle_x() |
square() |
x() |
cross() |
所有类型的图标都有x、y、size（定义在screen units）和angle（默认单位是弧度）。除此之外，circle()函数具有radius参数，用来调节data-space units。
下面直接给出例子，向line()函数传入一系列x和y值来绘制一根直线：
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
output_file("line.html")
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
# add a line renderer
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], line_width=2)
show(p)【图图】
有时候需要在同一图形中展示多条曲线，这时可以用multi_line()函数：
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
output_file("patch.html")
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.multi_line([[1, 3, 2], [3, 4, 6, 6]], [[2, 1, 4], [4, 7, 8, 5]],
color=["firebrick", "navy"], alpha=[0.8, 0.3], line_width=4)
show(p)【图图】
注意
这里绘制函数接收的参数比较特殊，不仅可以接受纯量Python列表，也可以接受元素为列表的列表。
NaN值可以传入line()和multi_line()函数。在下面的例子中我们将逻辑上为一条的直线中的一部分隐藏，使其实际上变成两条直线。（实际上我理解的是值为NaN的那一段直线就不进行插值了，所以就没有直线）
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
output_file("line.html")
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
# add a line renderer with a NaN
nan = float('nan')
p.line([1, 2, 3, nan, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 4, 5], line_width=2)
show(p)【图图】
下面的例子示范的是如何向patch()函数传入两组一维Python列表来生成单个多边形的贴图。其中两个一维Python列表中的值对应位组成一个点的坐标。
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
output_file("patch.html")
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
# add a patch renderer with an alpha an line width
p.patch([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 7, 3], alpha=0.5, line_width=2)
show(p)【图图】
如果要在一个图形中绘制多个贴图，可以使用patches()方法，方式如下：
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
output_file("patch.html")
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.patches([[1, 3, 2], [3, 4, 6, 6]], [[2, 1, 4], [4, 7, 8, 5]],
color=["firebrick", "navy"], alpha=[0.8, 0.3], line_width=2)
show(p)【图图】
注意
这里绘制函数接收的参数比较特殊，不仅可以接受纯量Python列表，也可以接受元素为列表的列表。
和line()、multi_line()一样，NaN值也可以被传入patch()、patches()中。在下面的例子中，我们将一个逻辑上为一块的贴图分成两块（实际上相当于将NaN两边的数据分开绘制贴图，只不过这两个贴图颜色一样）：
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
output_file("patch.html")
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
# add a patch renderer with a NaN value
nan = float('nan')
p.patch([1, 2, 3, nan, 4, 5, 6], [6, 7, 5, nan, 7, 3, 6], alpha=0.5, line_width=2)
show(p)【图图】
警告
Hit testing on patch objects with
NaNvalues is not currently supported.
要在图形中绘制和网格对齐的四边形可以使用quad()标志函数，quad()函数接受left、right、top、bottom这四个参数，分别表示四边形的四个边对应的坐标。
from bokeh.plotting import figure, show, output_file
output_file('rectangles.html')
p = figure(width=400, height=400)
p.quad(top=[2, 3, 4], bottom=[1, 2, 3], left=[1, 2, 3],
right=[1.2, 2.5, 3.7], color="#B3DE69")
show(p)【图图】
如果要绘制任意一种四边形，可以用rect()函数并指定需要的长、宽、角度来画出需要的标志。
from math import pi
from bokeh.plotting import figure, show, output_file
output_file('rectangles_rotated.html')
p = figure(width=400, height=400)
p.rect(x=[1, 2, 3], y=[1, 2, 3], width=0.2, height=40, color="#CAB2D6",
angle=pi/3, height_units="screen")
show(p)【图图】
from math import pi
from bokeh.plotting import figure, show, output_file
output_file('ovals.html')
p = figure(width=400, height=400)
p.oval(x=[1, 2, 3], y=[1, 2, 3], width=0.2, height=40, color="#CAB2D6",
angle=pi/3, height_units="screen")
show(p)【图图】
ellipse()标志函数接受的参数和 oval()、rect()并无二样，个人感觉 ellipse()和 oval()函数绘制的都是椭圆形，只是ellipse()绘制的椭圆形更胖一点。
from math import pi
from bokeh.plotting import figure, show, output_file
output_file('ellipses.html')
p = figure(width=400, height=400)
p.ellipse(x=[1, 2, 3], y=[1, 2, 3], width=[0.2, 0.3, 0.1], height=0.3,
angle=pi/3, color="#CAB2D6")
show(p)【图图】
要在图形中显示自己的图片，可以用image()、 image_rgba()和image_url() 标志函数。
下面这个例子演示如何用image_rgba()在图形中嵌入raw RGBA数据图。
注意
这个例子中使用Numpy库来简化数据的生成
from __future__ import division
import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
# create an array of RGBA data
N = 20
img = np.empty((N, N), dtype=np.uint32)
view = img.view(dtype=np.uint8).reshape((N, N, 4))
for i in range(N):
for j in range(N):
view[i, j, 0] = int(255 * i / N)
view[i, j, 1] = 158
view[i, j, 2] = int(255 * j / N)
view[i, j, 3] = 255
output_file("image_rgba.html")
p = figure(plot_width=400, plot_height=400, x_range=(0, 10), y_range=(0, 10))
p.image_rgba(image=[img], x=[0], y=[0], dw=[10], dh=[10])
show(p)【图图】
有时候在一个图形中绘制多个线段或者射线会非常有用，Bokeh提供了 segment()和ray()标志函数来完成这一需求。
segment()函数接受x0、y0、x1、y1（分别对应起始x，y坐标和终点x，y坐标）
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
p.segment(x0=[1, 2, 3], y0=[1, 2, 3], x1=[1.2, 2.4, 3.1],
y1=[1.2, 2.5, 3.7], color="#F4A582", line_width=3)
show(p)【图图】
ray()函数接受x、y、length、angle（分别表示起始x，y坐标、长度、角度）这几个参数。其中角度的默认单位为“弧度”（但也可以用角度），长度单位为屏幕像素，如果要绘制无限长的射线，将0传给length参数。
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
p.ray(x=[1, 2, 3], y=[1, 2, 3], length=45, angle=[30, 45, 60],
angle_units="deg", color="#FB8072", line_width=2)
show(p)arc()标志函数能够绘制简单的弧形，他接受radius、start_angle和end_angle（分别表示半径、起始角度、终点角度，上面例子中的角度的单位是弧度），该函数还有个可选参数direction，可以传入"clock"（顺时针绘制）或者"anticlock"（逆时针绘制）参数。
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
p.arc(x=[1, 2, 3], y=[1, 2, 3], radius=0.1, start_angle=0.4, end_angle=4.8, color="navy")
show(p)【图图】
wedge()函数接受的参数和arc()一样，但是其绘制的是扇形。
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
p.wedge(x=[1, 2, 3], y=[1, 2, 3], radius=0.2, start_angle=0.4, end_angle=4.8,
color="firebrick", alpha=0.6, direction="clock")
show(p)【图图】
annular_wedge()函数和arc()函数很像，但绘制的图形是环形， annular_wedge() 接受inner_radius和outer_radius参数（分别对应内半径和外半径），而非radius。
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
p.annular_wedge(x=[1, 2, 3], y=[1, 2, 3], inner_radius=0.1, outer_radius=0.25,
start_angle=0.4, end_angle=4.8, color="green", alpha=0.6)
show(p)【图图】
最后是annulus()标志函数，该函数只能绘制整个环形，用法如下。
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
p.annulus(x=[1, 2, 3], y=[1, 2, 3], inner_radius=0.1, outer_radius=0.25,
color="orange", alpha=0.6)
show(p)【图图】
Bokeh还提供了quadratic()和bezier()标志函数来绘制二次和三次曲线。有时候还有一些特例情况，详情请看reference documentation。
要在同一图形中绘制多种标志可以直接在图形对象（Figure)中添加。
rom bokeh.plotting import figure, output_file, show
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 8, 7, 3]
output_file("multiple.html")
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
# add both a line and circles on the same plot
p.line(x, y, line_width=2)
p.circle(x, y, fill_color="white", size=8)
show(p)【图图】
所有在bokeh.plotting中的标志函数都遵循这一原则，同一个图形中可以添加任意多个标志。
一般情况下，Bokeh会根据曲线标志自适应的设置坐标范围，但你也可以用Rangeld方法来改变x_range和y_range来设置坐标范围，Rangeld方法接受两个参数，分别为坐标的起始点和终点。
p.x_range = Rangeld(0, 100)为方便起见，figure()方法也能接受形式为（起始点，终点）的元组作为属性x_range或y_range的值，而这两个属性能改变图形的坐标轴范围，下面的例子演示了两种修改坐标轴范围的方法
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.models import Range1d
output_file("title.html")
# create a new plot with a range set with a tuple
p = figure(plot_width=400, plot_height=400, x_range=(0, 20))
# set a range using a Range1d
p.y_range = Range1d(0, 15)
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [2, 5, 8, 2, 7], size=10)
show(p)【图图】
你也可以设置一个范围，限制用户使用pan或zoom工具的范围
上面所有的例子所使用的坐标轴都是线性的。线性坐标轴适用于大多数图形，但有时候时间轴和对数轴更有用，这一节中将讲述如何配置bokeh.plotting图形的坐标轴类型。
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
factors = ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h"]
x = [50, 40, 65, 10, 25, 37, 80, 60]
output_file("categorical.html")
p = figure(y_range=factors)
p.circle(x, factors, size=15, fill_color="orange", line_color="green", line_width=3)
show(p)【图图】
当处理的数据与时间有关时，使用时间坐标轴是个很好的选择。
注意
下面的例子需要联网才能正常运行，并且，为了更方便的展示数据，会用到第三方Pandas库。
之前我们已经学习过了如何使用bokeh.plotting的figure()函数来绘制图形，其实figure()函数还接受x_axis_type和y_axis_type参数，分别表示x和y轴的类型。要配置成时间坐标轴，传入"datetime"参数即可。
import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
AAPL = pd.read_csv(
"http://ichart.yahoo.com/table.csv?s=AAPL&a=0&b=1&c=2000&d=0&e=1&f=2010",
parse_dates=['Date']
)
output_file("datetime.html")
# create a new plot with a datetime axis type
p = figure(width=800, height=250, x_axis_type="datetime")
p.line(AAPL['Date'], AAPL['Close'], color='navy', alpha=0.5)
show(p)【图图】
注意
未来版本的Bokeh将会自动识别时间序列数据，并配置时间坐标轴
当处理指数级增长等快速增长的数据时，用指数坐标轴能更准确方便的表示图形，有的情况数据增长的很快，以致于两个轴都要用指数坐标轴来表示。
和上面的方法类似，要配置指数坐标轴，向figure()函数的x_axis_type和y_axis_type属性传入"log"值即可。
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
x = [0.1, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0]
y = [10**xx for xx in x]
output_file("log.html")
# create a new plot with a log axis type
p = figure(plot_width=400, plot_height=400,
y_axis_type="log", y_range=(10**-1, 10**4))
p.line(x, y, line_width=2)
p.circle(x, y, fill_color="white", size=8)
show(p)【图图】
有的情况下要将两个范围不同的曲线表示在同一图形中，这时就需要两个坐标轴，也就是双轴。可以通过图形对象的extra_x_range和extra_y_range属性来创建额外的坐标轴，再通过add_layout函数布置到图形中，例子如下
from numpy import pi, arange, sin, linspace
from bokeh.plotting import output_file, figure, show
from bokeh.models import LinearAxis, Range1d
x = arange(-2*pi, 2*pi, 0.1)
y = sin(x)
y2 = linspace(0, 100, len(y))
output_file("twin_axis.html")
p = figure(x_range=(-6.5, 6.5), y_range=(-1.1, 1.1))
p.circle(x, y, color="red")
p.extra_y_ranges = {"foo": Range1d(start=0, end=100)}
p.circle(x, y2, color="blue", y_range_name="foo")
p.add_layout(LinearAxis(y_range_name="foo"), 'left')
show(p)【图图】
这一部分已被移除，具体详见Adding Annotations。
Bokeh提供了多种方式来为HMTL插入图表
Bokeh的file_html()函数能生成包含图表的独立HTML文件，该文件的模板能用Bokeh自带的，也可以用自己的（具体自己查阅file_html()函数的文档，例子 gapminder example plot）。HTML文件包含了图表的所有信息并且是可移植的，同时每张图表旁边的交互工具不会消失。
例子：
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.resources import CDN
from bokeh.embed import file_html
plot = figure()
plot.circle([1,2], [3,4])
html = file_html(plot, CDN, "my plot")其中，html中的文本可以用Python自带函数保存到一个文件中
注意
这个方法相对比较低级、直接，在后面的内容中会教大家用
bokeh.plotting和bokeh.charts中的接口配合output_file()、show()、save()函数来达到相同的效果
Bokeh提供components()函数来生成组件形式的图标代码。components()返回
- 一个
<script>标签代码段（包含所有图表数据） - 一个
<div>标签代码段（包含引用<script>的代码）
例子：
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.embed import components
plot = figure()
plot.circle([1,2], [3,4])
script, div = components(plot)其中script长这样
<script type="text/javascript">
$(function() {
var modelid = "fba97329-a355-499e-9252-0adc64b19d2e";
var modeltype = "Plot";
var elementid = "8ed68feb-d258-4953-9dfb-fb1c13326509";
Bokeh.logger.info("Realizing plot:")
Bokeh.logger.info(" - modeltype: Plot");
Bokeh.logger.info(" - modelid: fba97329-a355-499e-9252-0adc64b19d2e");
Bokeh.logger.info(" - elementid: 8ed68feb-d258-4953-9dfb-fb1c13326509");
var all_models = [ JSON PLOT MODELS AND DATA ARE HERE ];
Bokeh.load_models(all_models);
var model = Bokeh.Collections(modeltype).get(modelid);
var view = new model.default_view({
model: model, el: '#8ed68feb-d258-4953-9dfb-fb1c13326509'
});
Bokeh.index[modelid] = view
});
</script>div长这样
<div class="plotdiv" id="8ed68feb-d258-4953-9dfb-fb1c13326509"></div>得到了script和div之后还不能够显示图表，还需将Bokeh官方的.css和.js文件引用过来才行，也可以将官方的文件下载到本地来加载。引用只需要在<head>标签中加入如下代码
<link
href="http://cdn.pydata.org/bokeh/release/bokeh-x.y.z.min.css"
rel="stylesheet" type="text/css">
<link
href="http://cdn.pydata.org/bokeh/release/bokeh-widgets-x.y.z.min.css"
rel="stylesheet" type="text/css">
<script src="http://cdn.pydata.org/bokeh/release/bokeh-x.y.z.min.js"></script>
<script src="http://cdn.pydata.org/bokeh/release/bokeh-widgets-x.y.z.min.js"></script>其中文件名中有"-widget"的引用文件只有在你需要用到Bokeh widgets时才会用到，平时可以不引用来节省页面加载的时间。的x.y.z指的是版本号，比如现在要引用0.12.0版本的Bokeh，则代码应该长这样
<link
href="http://cdn.pydata.org/bokeh/release/bokeh-0.12.0.min.css"
rel="stylesheet" type="text/css">
<link
href="http://cdn.pydata.org/bokeh/release/bokeh-widgets-0.12.0.min.css"
rel="stylesheet" type="text/css">
<script src="http://cdn.pydata.org/bokeh/release/bokeh-0.12.0.min.js"></script>
<script src="http://cdn.pydata.org/bokeh/release/bokeh-widgets-0.12.0.min.js"></script>注意
<script>标签不能省略结束标签</script>不然可能会加载失败
例子：
一个完整的HTML文件长这样
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Bokeh Scatter Plots</title>
<link rel="stylesheet" href="http://cdn.pydata.org/bokeh/release/bokeh-0.12.0.min.css" type="text/css" />
<script type="text/javascript" src="http://cdn.pydata.org/bokeh/release/bokeh-0.12.0.min.js"></script>
<!-- SCRIPT文本放这COPY -->
</head>
<body>
<!-- DIV文本放这 -->
</body>
</html>component()函数能接受单个Bokeh图表模型作为参数，也能接受包含Bokeh图表模型的列表（List）、元组（tuple）、字典（dictionary）作为参数，其返回值是包含script和div文本的对应数据结构。
notebook_div()函数能够生成适用于IPython Notebook嵌入的文本包，即只有一个输出。文本包中包含script和div文本。
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.embed import notebook_div
plot = figure()
plot.circle([1,2], [3,4])
div = notebook_div(plot)返回的内容和components()大体相同，这里不再显示出来
注意
这个方法相对比较低级、直接，在后面的内容中会教大家用
bokeh.plotting和bokeh.charts中的接口配合output_notebook()、save()函数来达到相同的效果
Bokeh提供了一种自动加载的方式来嵌入图表，自动加载的形式是将一段<script>标签文本插入到<body>标签中，运行时<script>文本会自动替换成<div>文本。（这种方式需要引用官方的.css和.js文件，引用方式上面提到过了）
下面有两个不同的例子
这种方法是将数据用autoload_server()函数存进Bokeh服务器（Bokeh server）中
例子
from bokeh.client import push_session
from bokeh.embed import autoload_server
from bokeh.plotting import figure, curdoc
# figure() function auto-adds the figure to curdoc()
plot = figure()
plot.circle([1,2], [3,4])
session = push_session(curdoc())
script = autoload_server(plot, session_id=session.id)script文本长这样
<script
src="http://localhost:5006/autoload.js?bokeh-autoload-element=82ae93bf-79c2-4028-af7e-1cf6b1a0ea1a&bokeh-session-id=qjPGXLj7UWx7G9LDkwEq48fMOcxQfepxW7HUYPCQNrmN"
id="82ae93bf-79c2-4028-af7e-1cf6b1a0ea1a"
data-bokeh-model-id="b08c02c4-f93c-461c-bb23-514b54dfec83"
data-bokeh-doc-id=""
></script>注意
要让script文本执行得要Bokeh server处于运行状态
如果你已经有app在Bokeh服务器上并且还有app的url，那么替换代码如下
script = autoload_server(model=None, app_path="/apps/slider", url="https://demo.bokehplots.com")更多细节参见 autoload_server()
如果不想使用Bokeh服务器的话，也可以用autoload_static()函数生成引用静态数据的<script>代码段。
例子
from bokeh.resources import CDN
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.embed import autoload_static
plot = figure()
plot.circle([1,2], [3,4])
js, tag = autoload_static(plot, CDN, "some/path")这里的script文本长这样
<script
src="some/path"
id="c5339dfd-a354-4e09-bba4-466f58a574f1"
async="true"
data-bokeh-data="static"
data-bokeh-modelid="7b226555-8e16-4c29-ba2a-df2d308588dc"
data-bokeh-modeltype="Plot"
data-bokeh-loglevel="info"
></script>script文本要保存在能够索引到“some/path"的路径上的HTML中
注意
由于<script>会被替换成
所以不能把<script>代码段放在标签中
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent