可视化Redis订阅让数据可视化轻松呈现（redis 订阅数据）

可视化Redis订阅：让数据可视化轻松呈现

在现今的数据时代，数据可视化已经成为了可持续发展的根本所在。人们越来越依赖数据的分析和可视化，因为它们可以帮助人们更好地理解和处理信息，制定更好的决策和战略。Redis是一个高效的开源内存数据库，因其快速的内存缓存响应和支持发布/订阅模式，它已经成为了数据处理的有力工具。

然而，如果您想把Redis的数据可视化呈现出来，您可能需要更高级的技术和工具。本文将介绍如何使用Python和Bokeh库来订阅Redis数据，并通过可视化技术将数据呈现出来。

我们需要安装一些必要的软件包。您需要安装Redis和Python，并使用`pip install redis`安装Redis-Python库和`pip install bokeh`安装Bokeh库。

接下来，我们将使用Redis-Python库来创建一个Redis订阅器，这样我们就可以订阅Redis通道并接收传递的消息。以下是示例代码：

“`python

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

p = r.pubsub()

p.subscribe(‘mychannel’)

现在我们已经成功地订阅了一个名为“mychannel”的Redis通道。接下来，我们将使用Bokeh库来创建一个交互式图表来显示接收到的数据。这里我们将使用bokeh.plotting模块的`figure()`函数来创建一个图形，然后使用其其他功能来设置其他属性。以下是示例代码：

```python
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(plot_width=600, plot_height=300)
p.line(x=[], y=[], line_width=2)
show(p)

现在，我们已经创建了一个空白的图形。我们将在订阅器的回调函数中更新这个图形，将其添加到我们创建的图形中。每当收到一个新消息时，回调函数将解析它并将其添加到图形数据源中。以下是示例代码：

“`python

import json

def update(source):

for message in p.listen():

data = message[‘data’]

if data != 1:

data = json.loads(data)

source.data[‘x’].append(data[‘x’])

source.data[‘y’].append(data[‘y’])

source = {‘x’: [], ‘y’: []}

show(p)

update(source)

我们将创建一个Redis客户端，将数据发送到我们的“mychannel” Redis通道。以下是示例代码：

```python
import time
import random

while True:
    data = {'x': time.time(), 'y': random.random()}
    r.publish('mychannel', json.dumps(data))
    time.sleep(1)

使用以上代码，您就可以在bokeh中可视化您的Redis订阅器数据。

在本文中，我们介绍了如何使用Python和Bokeh对Redis数据进行可视化。使用这种方法，您可以将Redis的数据转化为可视化图表，从而更好地理解和处理信息，制定更好的决策和战略。