Bokeh

عند العمل مع مكتبة Bokeh في بيئة Jupyter notebook وجهتك تتلقى استثناءات متكررة تشير إلى أن “النماذج يجب أن تكون مملوكة من قبل وثيقة واحدة فقط”. هذا الخطأ يبدو معقدًا في البداية، ولكن بالتحليل الدقيق والتجربة يمكن فهمه وحله.

تقوم مكتبة Bokeh بتمثيل البيانات بواسطة “نماذج”، وهذه النماذج يجب أن تكون مملوكة (أو مرتبطة) بوثيقة واحدة فقط. عندما تقوم بعرض الرسوم البيانية باستخدام دالة show()، فإنها تحاول إضافة هذه النماذج إلى وثيقة Bokeh الافتراضية. ومن ثم، إذا كنت تحاول إعادة استخدام النماذج في وثيقة جديدة بعد أن تمت إضافتها إلى وثيقة سابقة، فستواجه هذا الخطأ.

الحل الأول الذي جربته، وهو استخدام دالة reset_output()، قد لا يكون كافيًا لحل هذه المشكلة بمفرده. هذه الدالة تقوم بمسح الحالة الافتراضية لجميع وسائط الإخراج، ولكن قد لا تمحو النماذج التي قد تكون لا تزال مرتبطة بوثيقة Bokeh.

لتجنب هذا الخطأ، يمكن اتباع بعض الخطوات الوقائية:

1. تجنب إعادة استخدام النماذج: في كل مرة تقوم فيها بعرض رسم بياني جديد باستخدام show()، حاول إنشاء نموذج جديد بدلاً من إعادة استخدام النماذج القديمة.

2. استخدم reset_output() مع إعادة تعريف النماذج: بعد استخدام reset_output()، قم بإعادة تعريف جميع النماذج التي تنوي استخدامها في رسومك البيانية. هذا يضمن أن النماذج ليست مرتبطة بأي وثيقة Bokeh.

3. تجنب استخدام متغيرات عالمية: قد يكون استخدام متغيرات عالمية لتمثيل النماذج مصدرًا للمشاكل. حاول تقديم النماذج كمعاملات محلية للدوال أو استخدام بنية الكائن لتخزين النماذج بطريقة منظمة.

4. فهم الدورة الحيوية للوثائق والنماذج في Bokeh: قد تكون هناك حالات استخدام معقدة حيث تحتاج إلى إدارة النماذج والوثائق بشكل متقدم. فهم جيد لكيفية تفاعل النماذج مع الوثائق يمكن أن يساعد في تجنب المشاكل في المستقبل.

مع الالتزام بهذه الخطوات، يمكنك تجنب هذا النوع من الاستثناءات والاستمتاع بتطوير تطبيقات Bokeh الخاصة بك بشكل أكثر سلاسة وثباتًا.

بعد أن فهمنا جذور المشكلة والخطوات الوقائية التي يمكن اتخاذها لتجنبها، دعنا نتناول بعض النصائح الإضافية لتحسين تجربة العمل مع Bokeh في بيئة Jupyter notebook:

5. استخدام إعادة تعريف النماذج بشكل متقدم: بدلاً من إعادة تعريف النماذج يدويًا في كل مرة تواجه فيها مشكلة، يمكنك كتابة دوال مساعدة تقوم بإعادة تعريف النماذج بشكل تلقائي. هذا يمكن أن يسهل عملية التعديل والتجريب بشكل كبير.

6. التحقق من النماذج المرتبطة بالوثائق: قبل إضافة نموذج جديد إلى وثيقة Bokeh، قم بالتحقق من أنه لا يتم استخدامه بالفعل في وثيقة أخرى. يمكنك القيام بذلك باستخدام خاصية document للنموذج للتحقق مما إذا كان مرتبطًا بوثيقة معينة أم لا.

7. استخدام إدارة الحالة: تجنب تخزين الحالة العالمية في الكود الخاص بك قدر الإمكان. بدلاً من ذلك، استخدم أدوات إدارة الحالة مثل Streamlit أو Panel لتخزين وإدارة حالة التطبيق بشكل أفضل، وبالتالي تجنب الاشتباكات في استخدام النماذج.

8. استخدام مكتبات أخرى للتصور البياني: في بعض الحالات، قد تكون هناك مكتبات أخرى تقدم وظائف تصور بياني مماثلة لـ Bokeh مع تجنب بعض المشاكل الشائعة. قم بالبحث والتجربة مع مكتبات مثل Plotly أو Matplotlib لمعرفة ما إذا كانت تلبي احتياجاتك بشكل أفضل.

من خلال اتباع هذه النصائح والخطوات الوقائية، يمكنك تقليل احتمالية مواجهة مشكلة “النماذج يجب أن تكون مملوكة من قبل وثيقة واحدة فقط” وتحسين تجربتك العامة في العمل مع Bokeh في بيئة Jupyter notebook. كما يمكنك استكشاف وتجربة أدوات وتقنيات أخرى لتحسين إنتاجيتك وجودة تطبيقاتك البيانية.

عندما تقوم بتحديث البيانات التي تُرسم في الشكل البياني في بوكيه، قد ترغب في إعادة تهيئة الشكل البياني لعرض البيانات الجديدة بشكل صحيح. يُمكنك استخدام الأمر “reset” لإعادة تهيئة الشكل البياني إلى حالته الافتراضية.

عادةً، يكون هناك زر إعادة تهيئة مضمّنًا في شريط الأدوات الخاص ببوكيه، والذي يسمح بإعادة تعيين الشكل البياني بسهولة. ومع ذلك، يمكنك أيضًا استخدام البرمجة لتحقيق هذا الغرض.

في بوكيه، يمكنك استخدام الطريقة reset المتوفرة في كائن الشكل البياني figure لإعادة تهيئته. على سبيل المثال، إذا كان plot هو كائن الشكل البياني الخاص بك، يمكنك استخدام الأمر التالي لإعادة تهيئته:

pythonCopy code
plot.reset()

هذا الأمر سيقوم بإعادة تهيئة الشكل البياني ليعرض البيانات الجديدة بشكل افتراضي. وبذلك، ستتمكن من تحديث البيانات في الشكل البياني وإعادة تهيئته بسهولة باستخدام هذا الأمر.

باستخدام هذه الطريقة، يمكنك ضمان أن الشكل البياني يعرض البيانات الجديدة بدقة، مما يسهل عليك تحديث البيانات وتهيئة الشكل البياني بشكل فعال وسلس.

عندما تتعامل مع بيانات متغيرة في تطبيقاتك البيانية باستخدام مكتبة Bokeh في Python، فإن إعادة تهيئة الشكل البياني تصبح أمرًا ضروريًا لضمان عرض البيانات الجديدة بشكل صحيح. قد يكون هذا مهمًا عند تغيير مجموعة البيانات أو تحديث البيانات المعروضة. في هذا المقال، سنركز على كيفية استخدام أمر “reset” في Bokeh لإعادة تهيئة الشكل البياني بشكل بسيط وفعال.

Bokeh هي مكتبة Python متخصصة في إنشاء رسوم بيانية تفاعلية وجميلة، وتوفر واجهة برمجة تطبيقات قوية لتحكم في الشكل البياني والتفاعل معه. أحد الأمور المهمة في العمل مع Bokeh هو قدرتها على تحديث وإعادة تهيئة الشكل البياني بسهولة لعرض البيانات الجديدة.

عندما تقوم بإنشاء شكل بياني في Bokeh، يتم تخزينه عادة في كائن figure. وباستخدام هذا الكائن، يمكنك الوصول إلى مجموعة من الوظائف والخصائص التي تسمح لك بالتحكم في شكل الرسم البياني، بما في ذلك إعادة تهيئته.

لإعادة تهيئة الشكل البياني في Bokeh، يمكنك ببساطة استخدام الأمر reset() على كائن الشكل البياني. على سبيل المثال، إذا كان لديك كائن الشكل البياني plot، فيمكنك استخدام الأمر التالي:

pythonCopy code
plot.reset()

هذا الأمر سيقوم بإعادة تهيئة الشكل البياني لعرض البيانات بشكلها الافتراضي. وبذلك، يمكنك استخدام هذا الأمر بعد تحديث البيانات لضمان أن الشكل البياني يعرض البيانات الجديدة بدقة وبشكل صحيح.

باستخدام هذه الطريقة، يمكنك بسهولة تحديث البيانات في الشكل البياني وإعادة تهيئته بشكل فعال وسلس، مما يسهل عليك العمل مع بيانات متغيرة وضمان عرضها بشكل دقيق ومناسب في التطبيقات الخاصة بك.

يبدو أنك تواجه مشكلة مع توليد رسم بياني باستخدام مكتبة Bokeh في Python، حيث تظهر لك رسالة الخطأ “ValueError: Out of range float values are not JSON compliant”. هذا الخطأ يشير إلى أن هناك قيمًا في بياناتك خارج نطاق القيم التي يمكن تمثيلها بشكل صحيح في JSON.

بالنظر إلى الكود الذي قدمته، يبدو أن المشكلة تنتج من الخطوة التالية:

pythonCopy code
p.circle(df['Score'], df['Rating'], size=20, color="navy", alpha=0.5)

في هذا السطر، يتم تمرير قائمة df['Rating'] كقيمة للمحور y، والذي يجب أن يكون نطاقه مكونًا من القيم التي تمثل التصنيفات (“iAAA”, “iAA+”، إلخ). ولكن يبدو أن هناك خلط بين المتغيرات df['Rating'] و rtngs، حيث يجب أن تكون قيم المحور y مكونة من القيم الموجودة في rtngs بدلاً من df['Rating'].

لذا، يمكنك تصحيح هذا الخطأ بتعديل السطر المذكور إلى:

pythonCopy code
p.circle(df['Score'], rtngs, size=20, color="navy", alpha=0.5)

بعد ذلك، قد تحتاج أيضًا إلى التأكد من عدم وجود قيم NaN في البيانات، حيث يمكن أن تتسبب في ظهور رسالة الخطأ “Out of range float values” وفي النهاية، قد تحتاج أيضًا إلى التأكد من تحديد ملف الإخراج output_file بشكل صحيح.

باستخدام هذه التغييرات، يجب أن تتمكن من رسم الرسم البياني بنجاح دون ظهور أخطاء JSON. إذا استمرت المشكلة، يمكن أن تكون هناك مشكلة أخرى في البيانات تتطلب فحصًا أعمق.

بالطبع، سأوفر لك المزيد من المعلومات لفهم السياق بشكل أفضل.

أولاً، دعني أشرح بإيجاز كيفية عمل الكود الذي قدمته:

1. يتم استيراد مكتبات Python اللازمة، بما في ذلك pandas و bokeh.plotting.
2. يتم قراءة ملف Excel باستخدام pandas وتحديد الأعمدة المطلوبة (A و B).
3. يتم اختيار عدد محدود من الصفوف باستخدام df.head(n=19)، حيث يتم استخدام هذا الأمر لاختيار أول 19 صفًا في الإطار البيانات.
4. يتم إنشاء مخطط Bokeh باستخدام البيانات المحددة، حيث يتم رسم دائرة (circle) لكل نقطة في البيانات، ويتم تحديد الحجم واللون والشفافية لهذه الدوائر.
5. يتم توليد ملف HTML يحتوي على الرسم البياني باستخدام output_file، ويتم عرض الرسم البياني باستخدام show(p).

المشكلة التي تواجهها تظهر عند محاولة عرض الرسم البياني، حيث تتعثر في تمثيل البيانات كـ JSON بسبب قيم تتجاوز النطاق المسموح به. يبدو أن هذه المشكلة ناتجة عن محاولة استخدام القيم الموجودة في df['Rating'] كمحور y، والتي ليست في النطاق المتوقع.

بعد تصحيح الخطأ والتأكد من عدم وجود قيم NaN في البيانات، يجب أن يتمكن الكود من إنشاء ملف HTML يحتوي على الرسم البياني بنجاح.

لمزيد من الفحص، يمكنك التحقق من البيانات بشكل دقيق للتأكد من أن القيم الموجودة تتوافق مع التوقعات. كما يمكنك أيضًا تحليل الأخطاء المحددة بشكل أكبر، وربما يكون هناك معلومات إضافية في سجل الأخطاء تساعد في تحديد المشكلة بشكل أفضل.

في عالم البرمجة وتطوير الويب، تواجه المطورين بين الحين والآخر تحديات تقنية تتطلب فهماً عميقاً للأدوات التي يستخدمونها. ومن بين هذه الأدوات القوية تأتي مكتبة Bokeh، التي تُستخدم لإنشاء رسوم بيانية تفاعلية وتصور البيانات بطريقة جذابة على الواجهة الرسومية لتطبيقات الويب.

إحدى التحديات التي قد يواجهها المطورون هي كيفية إزالة خطوط الشبكة (grid lines) من رسوم البيانات الخاصة بهم على Bokeh. للقيام بذلك بشكل فعال، يجب أولاً فهم كيفية بناء الرسم البياني باستخدام هذه المكتبة وكيفية التحكم في مظهره.

عند إنشاء رسم بياني باستخدام Bokeh، يمكن للمطورين تخصيص العديد من الجوانب، بما في ذلك الشكل الخارجي للرسم البياني والعناصر الداخلية مثل خطوط الشبكة. لإزالة خطوط الشبكة، يمكن استخدام خاصية grid لتحديد ما إذا كانت تظهر أم لا.

في الشيفرة التالية، يمكنك رؤية كيف يمكن تحقيق ذلك:

pythonCopy code
from bokeh.plotting import figure, show

# إعداد البيانات الخاصة بك
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

# إنشاء الرسم البياني
p = figure(title="My Bokeh Plot", x_axis_label='X-axis', y_axis_label='Y-axis', width=500, height=400)

# إضافة البيانات إلى الرسم البياني
p.line(x, y, line_width=2)

# إزالة خطوط الشبكة
p.grid.grid_line_color = None
p.grid.grid_line_alpha = 0

# عرض الرسم البياني
show(p)

تمثل الشيفرة السابقة مثالًا بسيطًا على كيفية إنشاء رسم بياني باستخدام Bokeh وكيفية إزالة خطوط الشبكة. يمكن للمطورين تخصيص هذه الإعدادات حسب احتياجاتهم الخاصة لتحقيق المظهر المرغوب فيه. يتيح لهم Bokeh التحكم الكامل في مظهر وسلوك الرسوم البيانية، مما يجعلها أداة قوية لتصور البيانات بشكل فعال وجذاب.

بالطبع، دعونا نعمق أكثر في بعض المفاهيم والتقنيات المتعلقة بإزالة خطوط الشبكة من رسوم Bokeh وكيف يمكن تحسين تجربة المستخدم.

Bokeh هي مكتبة Python متقدمة تساعد على إنشاء رسوم بيانية تفاعلية وجذابة على الواجهة الرسومية لتطبيقات الويب. يُعتبر تكوين مظهر الرسم البياني جزءًا هامًا من عملية تصميم واجهة المستخدم، ولذلك يجب أن يكون المطور قادرًا على تحكم دقيق في العناصر المرئية.

قمنا في الشيفرة السابقة بتعيين grid.grid_line_color إلى None و grid.grid_line_alpha إلى 0 لإخفاء خطوط الشبكة. يمكن تخصيص هذه القيم وفقًا للحاجة، حيث يمكن تحديد لون الخطوط وشفافيتها لتناسب تصميم الواجهة.

pythonCopy code
# تخصيص لون خطوط الشبكة
p.grid.grid_line_color = "gray"

# تخصيص شفافية خطوط الشبكة
p.grid.grid_line_alpha = 0.3

بهذه الطريقة، يصبح بإمكان المطور تحديد لون خطوط الشبكة وشفافيتها للمزيد من التكامل مع باقي عناصر واجهة المستخدم. يُشدد على أهمية تجريب مختلف الإعدادات والمظاهر للتأكد من تحقيق المظهر المرغوب وضمان تجربة مستخدم مرضية.

علاوة على ذلك، يمكن للمطورين استكشاف ميزات Bokeh الأخرى، مثل إضافة تسميات للمحاور، وتخصيص العناصر المرئية الأخرى للرسم البياني لتعزيز قابلية الفهم وجاذبية البيانات المعروضة.

في النهاية، يتيح Bokeh للمطورين إمكانيات متقدمة لتحقيق رسوم بيانية متقدمة وجذابة على الواجهة الرسومية لتطبيقاتهم، مما يسهم في تعزيز تجربة المستخدم وجعل البيانات أكثر فهمًا وإيضاحًا.

في مقالتي هذه، سأستعرض وأقدم لك خيارات واستراتيجيات مختلفة لتحديث وتحسين أداء الرسوم البيانية في تطبيق Bokeh الخاص بك، الذي يستخدم الإصدار 0.11. سأركز على كيفية تحسين أداء تحديث النقاط المحددة على الرسم البياني، خاصةً عندما يتعامل التطبيق مع مجموعات بيانات كبيرة.

أولًا، يجب أن ندرس الاستراتيجيات التي طُرحت في السؤال. استراتيجية رقم واحد (Strategy #1) تستخدم تقنية الوصول المباشر إلى بيانات الرسم البياني الحالي، وهي سريعة للغاية وتستهلك أقل من 1 مللي ثانية لـ 100 نقطة. ومع ذلك، يُبدي السائل اهتمامًا بتحسين أداء هذه الطريقة.

استراتيجية رقم اثنين (Strategy #2) تستخدم تقنية استبدال مصدر البيانات الحالي بمصدر جديد. وعلى الرغم من أن هذه الاستراتيجية تكون أفضل من الاستراتيجية الأولى من حيث الأداء، إلا أنها لا تلبي تمامًا احتياجات السائل، خاصةً عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة.

أما بالنسبة للاستراتيجية رقم ثلاثة (Strategy #3)، فإنها تعتمد على استبدال مصدر البيانات وإعادة إنشاء الشكل البياني بأكمله. وبالرغم من أن هذه الاستراتيجية تأخذ وقتًا أطول، إلا أنها تقدم تحديثًا ناجحًا للرسم البياني.

لتحسين الأداء، يُقترح استخدام استراتيجية مزج الفعالية بين الرقمين الأولين. يمكنك استخدام الاستراتيجية رقم واحد لتحديث بيانات الرسم البياني وتحديد النقاط، ومن ثم استخدام استراتيجية رقم اثنين لتحديث المصدر بشكل أفضل، دون إعادة إنشاء الشكل البياني. يمكن أيضًا تحسين أداء الاستراتيجية الثالثة عن طريق تحسين الخوارزميات المستخدمة في إعادة إنشاء الشكل البياني.

علاوةً على ذلك، يفضل التفكير في تحسين جودة الكود وتحسين استخدام الذاكرة. يمكن أن يكون استخدام هيكلة بيانات مثل “ColumnDataSource” بشكل فعال أمرًا هامًا، ويجب أن يتم مراعاة الحد الأدنى من عمليات الحلقة والتعديل المباشر على البيانات.

باختصار، يُفضل استخدام مزيج من الاستراتيجيات المذكورة وتحسين الكود بشكل عام لتحقيق أداء محسن لتطبيق Bokeh الخاص بك.

لا شك أن تحديث الرسوم البيانية في تطبيق Bokeh يُعد مهمة حيوية، خاصةً عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة. هنا بعض المعلومات والتوجيهات التي قد تكون مفيدة لتعزيز أداء تحديث الرسوم البيانية في تطبيقك:

1. استخدام إصدار Bokeh الأحدث:

تأكد من أنك تستخدم إصدارًا حديثًا من Bokeh. الإصدارات الأحدث غالبًا ما تأتي بتحسينات في الأداء وإصلاحات للعيوب.

2. استخدام WebGL:

قد تكون هناك خيارات لتمكين تقنيات مثل WebGL التي قد تحسن أداء الرسوم البيانية. يمكنك البحث في الوثائق حول كيفية تكوين Bokeh للاستفادة من تلك التقنيات.

3. التفكير في تجزئة البيانات:

إذا كنت تعمل مع مجموعة بيانات ضخمة، يمكنك النظر في تجزئة البيانات لتحميل فقط البيانات اللازمة للرسم البياني في كل مرة. هذا يقلل من الضغط على الذاكرة ويحسن أداء التحديث.

4. تحسين خوارزميات التحديث:

يمكنك محاولة تحسين الخوارزميات المستخدمة في تحديث النقاط. يمكن أن يكون هناك أساليب أفضل لتنفيذ هذه العملية.

5. التحقق من الأمان:

تأكد من أن كل الطلبات والعمليات تتم بشكل آمن وفعال، وتجنب العمليات الزائدة غير الضرورية.

6. استخدام الأدوات الأخرى في البيئة:

يمكنك اعتماد الأدوات والمكتبات الأخرى في البيئة الخاصة بك لتعزيز أداء الرسوم البيانية، مثل NumPy و Pandas لتسريع عمليات المعالجة.

7. التحقق من متطلبات النظام:

تأكد من أن بيئة تشغيل تطبيقك تلبي المتطلبات النظامية الموصى بها لتشغيل Bokeh بكفاءة.

8. البحث عن حلول مجتمع Bokeh:

تحقق من المنتديات والمجتمعات عبر الإنترنت لاكتساب المزيد من الخبرات وفهم كيف يقوم الآخرون بتحسين أداء تطبيقاتهم Bokeh.

باختصار، يتطلب تحسين أداء تحديث الرسوم البيانية في Bokeh توجيه الجهود نحو مجموعة من العوامل، بدءًا من تحديث الإصدارات إلى استكشاف التقنيات المتقدمة وتحسين الكود.