如何使用Python进行爬虫数据的可视化: 从Bokeh到Dash

在数据爬取和处理过程中，数据的可视化是非常重要的一步。Python作为一种流行的编程语言，有着强大的数据处理和可视化功能。本文将介绍如何使用Python进行数据爬取和可视化。具体地，将介绍如何使用两个流行的Python可视化工具Bokeh和Dash。

Bokeh:

Bokeh是一个交互式可视化库，它使用现代的Web技术进行可视化。其可以将数据转换成漂亮的Web应用程序，用户可以使用浏览器控件来控制数据的显示和操作。

Bokeh的核心是基于JavaScript的BokehJS库，它使用HTML，CSS和JavaScript来构建漂亮的Web应用程序。Bokeh的Python库可以使用和其他Python库一样的方式导入，例如：

```
from bokeh.plotting import figure, output_file, show

# 创建一个图像对象
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)

# 添加一个圆形
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=15)

# 输出到静态HTML文件
output_file("circle.html")

# 显示图像
show(p)
```

使用Bokeh可以将爬取的数据可视化，例如，下面是一个简单的使用Bokeh绘制折线图的例子：

```
from bokeh.plotting import figure, output_file, show

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

p = figure(title="Simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y')

p.line(x, y, legend_label="Temp.", line_width=2)

output_file("line.html")
show(p)
```

Dash:

Dash是一个基于Flask的Python Web应用程序框架，它使用Plotly.js进行可视化。与Bokeh不同之处在于，Dash是基于Flask的Web应用程序，可以在服务器上运行。不仅可以将数据转换为可视化，还可以使用布局、回调和其他高级特性来创建交互式Web应用程序。

Dash的Python库可以使用和其他Python库一样的方式导入，例如：

```
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html

# 创建一个Dash应用程序
app = dash.Dash()

# 布局
app.layout = html.Div(children=[
    html.H1(children='Hello Dash'),

    html.Div(children='''
        Dash: A web application framework for Python.
    '''),

    dcc.Graph(
        id='example-graph',
        figure={
            'data': [
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 1, 2], 'type': 'bar', 'name': 'SF'},
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [2, 4, 5], 'type': 'bar', 'name': u'Montréal'},
            ],
            'layout': {
                'title': 'Dash Data Visualization'
            }
        }
    )
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)
```

使用Dash可以创建交互式Web应用程序，例如下面是一个简单的使用Dash绘制折线图的例子：

```
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import plotly.graph_objs as go

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv(
    'https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv')

# 创建一个Dash应用程序
app = dash.Dash()

# 布局
app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(
        id='stock-graph',
        figure={
            'data': [
                go.Scatter(
                    x=df['Date'],
                    y=df['AAPL.High'],
                    mode='lines',
                    opacity=0.7,
                    marker={
                        'size': 15,
                        'line': {'width': 0.5, 'color': 'white'}
                    },
                    name='AAPL High'
                ),
                go.Scatter(
                    x=df['Date'],
                    y=df['AAPL.Low'],
                    mode='lines',
                    opacity=0.7,
                    marker={
                        'size': 15,
                        'line': {'width': 0.5, 'color': 'white'}
                    },
                    name='AAPL Low'
                ),
            ],
            'layout': go.Layout(
                xaxis={'title': 'Date'},
                yaxis={'title': 'Price'},
                margin={'l': 40, 'b': 40, 't': 10, 'r': 10},
                legend={'x': 0, 'y': 1},
                hovermode='closest'
            )
        }
    )
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)
```

总结：

在本文中，介绍了如何使用Python进行爬虫数据的可视化。使用Bokeh可以将数据转换成交互式Web应用程序，而使用Dash则可以创建Web应用程序，实现高级可视化和交互功能。这些可以帮助用户更好地理解和分析爬取的数据。