Bokeh可以處理實時流數據。要實現實時流數據的處理，可以使用Bokeh的Streaming功能。Streaming功能允許數據通過WebSocket連接實時傳輸到Bokeh圖表中。可以通過定期更新數據源或使用Bokeh服務器來實現實時流數據的處理。
以下是一個簡單的示例代碼，演示如何使用Bokeh處理實時流數據：
from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource
from random import randrange
# 創建一個實時數據源
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))
# 創建一個繪圖對象
p = figure(plot_height=300, plot_width=800, title="實時數據流示例")
p.line(x='x', y='y', source=source)
# 定義一個更新數據的回調函數
def update_data():
new_data = dict(x=[source.data['x'][-1] + 1], y=[randrange(0, 100)])
source.stream(new_data, rollover=100)
# 每秒更新一次數據
curdoc().add_periodic_callback(update_data, 1000)
curdoc().add_root(p)
在這個示例中，我們創建了一個實時數據源，然后使用Bokeh的繪圖對象繪制一條線。然后定義了一個更新數據的回調函數，該函數每秒更新一次數據。最后，將繪圖對象添加到Bokeh的文檔中。
通過這種方式，我們可以實現實時流數據的處理和可視化。您可以根據自己的需求修改代碼，以適應您的實時流數據處理需求。
