Bokeh可以处理实时流数据。要实现实时流数据的处理，可以使用Bokeh的Streaming功能。Streaming功能允许数据通过WebSocket连接实时传输到Bokeh图表中。可以通过定期更新数据源或使用Bokeh服务器来实现实时流数据的处理。
以下是一个简单的示例代码，演示如何使用Bokeh处理实时流数据：
from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource
from random import randrange
# 创建一个实时数据源
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))
# 创建一个绘图对象
p = figure(plot_height=300, plot_width=800, title="实时数据流示例")
p.line(x='x', y='y', source=source)
# 定义一个更新数据的回调函数
def update_data():
new_data = dict(x=[source.data['x'][-1] + 1], y=[randrange(0, 100)])
source.stream(new_data, rollover=100)
# 每秒更新一次数据
curdoc().add_periodic_callback(update_data, 1000)
curdoc().add_root(p)
在这个示例中，我们创建了一个实时数据源，然后使用Bokeh的绘图对象绘制一条线。然后定义了一个更新数据的回调函数，该函数每秒更新一次数据。最后，将绘图对象添加到Bokeh的文档中。
通过这种方式，我们可以实现实时流数据的处理和可视化。您可以根据自己的需求修改代码，以适应您的实时流数据处理需求。
