Как добавить обратный вызов в Bokeh DataTable?

Я пытаюсь использовать Bokeh для создания редактируемого DataTable, который обновляет исходные данные при редактировании данных. Я начал со стандартного примера DataTable здесь и сделаю редактируемое значение kwarg истинным. Вот где я нахожусь:

from datetime import date
from random import randint

from bokeh.models import ColumnDataSource, Callback
from bokeh.models.widgets import DataTable, DateFormatter, TableColumn
from bokeh.io import output_file, output_notebook, show, vform
output_notebook()
data = dict(dates=[date(2014, 3, i+1) for i in range(10)],
            downloads=[randint(0, 100) for i in range(10)])

source = ColumnDataSource(data)

columns = [TableColumn(field="dates", title="Date", formatter=DateFormatter()),
           TableColumn(field="downloads", title="Downloads")]

callback = Callback(args=dict(Source=source), code="""
       console.log( '#cell edited')""")

data_table = DataTable(source=source, columns=columns, width=400, height=280, editable=True)
data_table.on_change(callback,source)
show(vform(data_table))

Это делает редактируемую таблицу данных, но я не могу понять, как получить обратный вызов для обновления исходных данных или настроить исходные данные, чтобы он автоматически это делал. Я думал, что есть способ автоматически сделать это с ColumnDataSource, и после попытки попытаться написать обратный вызов. Однако похоже, что DataTable не имеет опции обратного вызова, но у него странно есть атрибут on_change.

Кто-нибудь знает, как это сделать?

Ответ 1

В следующем коде будет обнаружено событие щелчка (выбора) строки или строк. Я помещал некоторые console.log для вывода выбранных строк.

from datetime import date
from random import randint
import bokeh
import bokeh.plotting 

data = dict(dates=[date(2014, 3, i+1) for i in range(10)],
            downloads=[randint(0, 100) for i in range(10)])

source = bokeh.models.ColumnDataSource(data)

columns = [bokeh.models.TableColumn(field="dates", title="Date",
           formatter=bokeh.models.DateFormatter()),
           bokeh.models.TableColumn(field="downloads", title="Downloads")]

source.callback = bokeh.models.CustomJS(args=dict(source=source), code="""
       console.log( '#Selected rows:');
       var indices = source.selected["1d"].indices;
       for (var i = 0; i<indices.length; i++){
           console.log(i+":"+indices[i]);
       }
       """)

data_table = bokeh.models.DataTable(source=source, columns=columns, 
                                    width=400, height=280, editable=True)

bokeh.io.output_notebook()
bokeh.io.show(data_table)

Ответ 2

Обновление 2019/07/18. Bokeh v1.0.0 и более новые версии

Исходные данные обновляются с помощью editable=True и on_change вызов on_change вызывается при обновлении атрибута data. Но нам нужна вспомогательная переменная, чтобы сохранить старый источник данных.

from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.models.widgets.tables import (
    DataTable, TableColumn, IntEditor
)
from bokeh.io import curdoc
import copy

dict1 = {
    'x': [0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'y': [0, 1, 0, 1, 0, 1]
}
source = ColumnDataSource(data=dict1)

old_source = ColumnDataSource(copy.deepcopy(dict1))

columns = [
    TableColumn(field="x", title="x"),
    TableColumn(field="y", title="y", editor=IntEditor(step=1))
]

data_table = DataTable(
    source=source,
    columns=columns,
    width=800,
    editable=True,
    reorderable=False,
)

def on_change_data_source(attr, old, new):
    # old, new and source.data are the same dictionaries
    print('-- SOURCE DATA: {}'.format(source.data))
    print('>> OLD SOURCE: {}'.format(old_source.data))

    # to check changes in the 'y' column:
    indices = list(range(len(old['y'])))
    changes = [(i,j,k) for i,j,k in zip(indices, old_source.data['y'], source.data['y']) if j != k]
    print('>> CHANGES: {}'.format(changes))

    old_source.data = copy.deepcopy(source.data)

print('SOURCE DATA: {}'.format(source.data))

data_table.source.on_change('data', on_change_data_source)

curdoc().add_root(data_table)

Bokeh v0.13.0 и ниже

Это работает на Bokeh v0.13.0 и ниже. :

from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.models.widgets import DataTable, TableColumn, HTMLTemplateFormatter
from bokeh.io import curdoc

dict1 = {
    'x':[0]*6,
    'y':[0,1,0,1,0,1]
}
source = ColumnDataSource(data=dict1)

columns = [
    TableColumn(field="x", title="x"),
    TableColumn(field="y", title="y")
]

data_table = DataTable(
    source=source,
    columns=columns,
    width=800,
    editable=True,
)

def on_change_data_source(attr, old, new):
    print('-- OLD DATA: {}'.format(old))
    print('-- NEW DATA: {}'.format(new))
    print('-- SOURCE DATA: {}'.format(source.data))

    # to check changes in the 'y' column:
    indices = list(range(len(old['y'])))
    changes = [(i,j,k) for i,j,k in zip(indices, old['y'], new['y']) if j != k]
    if changes != []:
        for t in changes:  # t = (index, old_val, new_val)
            patch = {
                'y' : [(t[0], int(t[2])), ]   # the new value is received as a string
            }
            # source2.patch(patch)  # to update the values on another source variable for instance

source.on_change('data', on_change_data_source)

curdoc().add_root(data_table)