Pendahuluan
zonatikus.com Bokeh adalah sebuah library Python yang digunakan untuk membuat visualisasi interaktif dalam bentuk grafik, plot, dan tampilan lainnya. Salah satu fitur menarik dari Bokeh adalah kemampuannya untuk melakukan streaming data secara real-time. Namun, ada masalah yang muncul ketika mengakses streaming plot melalui beberapa browser yang berbeda.
Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang perbedaan data streaming pada server Bokeh dan memberikan solusi untuk mengatasinya.
Mengatasi Perbedaan Data Streaming pada Server Bokeh
Ketika Anda terhubung dengan klien baru, secara default Bokeh akan membuat sesi baru. Setiap sesi memiliki dokumen sendiri, sehingga sumber data menjadi berbeda. Inilah yang menyebabkan perbedaan data saat mengakses streaming plot melalui beberapa browser.
Untuk mengatasi masalah ini, Anda dapat menggunakan pendekatan berikut:
- Menggunakan Sesi Bersama: Anda dapat menggunakan fitur “shared session” pada Bokeh untuk membuat semua browser terhubung ke sesi yang sama. Dengan cara ini, data streaming akan tetap konsisten di semua browser yang terhubung.
- Menggunakan Sumber Data Eksternal: Alternatif lain adalah dengan menyimpan data streaming ke sumber data eksternal, seperti file atau database. Dengan cara ini, Anda dapat memastikan bahwa semua browser mengakses data yang sama.
Solusi Alternatif: Penyimpanan Data ke File
Salah satu solusi alternatif untuk mengatasi perbedaan data streaming pada server Bokeh adalah dengan menyimpan data ke file. Meskipun pendekatan ini memiliki beberapa keterbatasan, seperti keterlambatan I/O file dan batasan penyimpanan disk, tetapi dapat menjadi solusi yang efektif dalam beberapa kasus.
Berikut langkah-langkah untuk menyimpan data streaming ke file:
- Buka script Bokeh Anda dan tambahkan kode berikut sebelum melakukan plotting:
from bokeh.models import ColumnDataSource import pandas as pd # Buat objek ColumnDataSource source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[])) # Fungsi callback untuk menambahkan data baru ke ColumnDataSource def update_data(new_data): source.stream(new_data) # Simpan ColumnDataSource sebagai file CSV def save_data(): df = pd.DataFrame(source.data) df.to_csv('data_streaming.csv', index=False) - Di dalam fungsi callback Anda, panggil fungsi
update_datadengan data baru yang diterima dari server PC Anda. - Setelah selesai melakukan plotting dan tidak ada lagi pembaruan data, panggil fungsi
save_datauntuk menyimpan data streaming ke file CSV.
Dengan menggunakan pendekatan ini, Anda dapat memastikan bahwa semua browser mengakses data yang sama dari file CSV yang disimpan.
Kesimpulan
Dalam artikel ini, kita telah membahas tentang perbedaan data streaming pada server Bokeh ketika diakses melalui beberapa browser. Kami telah memberikan solusi untuk mengatasi masalah ini, termasuk penggunaan sesi bersama dan penyimpanan data ke file eksternal.
Penting untuk diingat bahwa setiap pendekatan memiliki kelebihan dan keterbatasan masing-masing. Pilihlah solusi yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.
Dengan menerapkan solusi yang tepat, Anda dapat menghindari perbedaan data streaming pada server Bokeh dan memastikan konsistensi dalam visualisasi interaktif Anda.
Selamat mencoba dan semoga berhasil!
