如何将回调添加到Bokeh DataTable？

Question

我正在尝试使用Bokeh制作可编辑的DataTable,以便在编辑数据时更新源数据.我从这里开始使用标准的DataTable示例,并将可编辑的kwarg设置为true.这是我在的地方:

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))

这使得一个可编辑的数据表,但我无法弄清楚如何获取回调来更新源数据,或配置源数据,以便它自动执行该操作.我认为有一种方法可以使用ColumnDataSource自动执行此操作,并在尝试尝试编写回调之后.但是看起来DataTable没有回调选项,但奇怪的是它有一个on_change属性.

有谁知道如何做到这一点？

Answer 1

以下代码将检测单击（选择）一行或多行的事件。我放置了一些 console.log 来输出所选的行。

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)