curdoc()函数在Python中的多线程处理方法

在Python中，curdoc()函数返回当前活动的文档对象，它在多线程处理中非常有用。在这个例子中，我们将演示如何使用curdoc()函数在多个线程中更新Bokeh文档。

首先，我们需要导入将要使用的库和模块：

from bokeh.plotting import curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.layouts import column
from bokeh.server.server import Server
import threading
import time

然后，我们创建一个包含2个子图的Bokeh文档。子图用于显示一个随时间变化的图形，它们将在不同的线程中更新。

source1 = ColumnDataSource(data={'x': [], 'y': []})
plot1 = figure()
line1 = plot1.line(x='x', y='y', source=source1)

source2 = ColumnDataSource(data={'x': [], 'y': []})
plot2 = figure()
line2 = plot2.line(x='x', y='y', source=source2)

layout = column(plot1, plot2)
curdoc().add_root(layout)

接下来，我们定义一个函数，该函数将在一个线程中更新子图1的数据。

def update_data1():
    while True:
        new_data = generate_new_data()  # 生成新的数据
        curdoc().add_next_tick_callback(lambda: source1.stream(new_data))
        time.sleep(1)  # 每秒更新一次数据

然后，我们定义另一个函数，该函数将在另一个线程中更新子图2的数据。

def update_data2():
    while True:
        new_data = generate_new_data()  # 生成新的数据
        curdoc().add_next_tick_callback(lambda: source2.stream(new_data))
        time.sleep(2)  # 每两秒更新一次数据

最后，我们创建两个线程并启动它们：

thread1 = threading.Thread(target=update_data1)
thread1.start()

thread2 = threading.Thread(target=update_data2)
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

在这个例子中，我们使用curdoc()函数来访问文档对象，并使用add_next_tick_callback()方法在文档对象的下一个绘图周期中异步更新子图的数据。通过将更新函数放在不同的线程中，我们可以同时更新多个子图的数据，从而在同一个Bokeh文档中显示不同的图形。

综上所述，curdoc()函数在Python中用于多线程处理中的使用示例可以帮助我们更好地理解如何在不同的线程中更新Bokeh文档中的图形数据。