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Python에서 브라우저 기반 인터랙티브 데이터 시각화 구현하기

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![Bokeh logo -- text is white in dark theme and black in light theme](https://raw.githubusercontent.com/bokeh/pm/main/assets/logos/SVG/bokeh-logo-black-text-no-padding.svg)
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[Bokeh](https://bokeh.org)은(는) 모던 웹 브라우저를 위한 인터랙티브 시각화 라이브러리입니다. 다양하고 정교한 그래픽을 우아하고 간결하게 생성할 수 있게 해주며, 대규모 또는 스트리밍 데이터셋 전반에서 고성능 인터랙티비티를 제공합니다. Bokeh는 인터랙티브 플롯, 대시보드, 데이터 애플리케이션을 빠르고 쉽게 만들고자 하는 모든 이들에게 도움을 줍니다.

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| 패키지 | 최신 패키지 버전 | [지원되는 Python 버전](https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/first_steps/installation.html) | [Bokeh 라이선스 (BSD 3-clause)](https://github.com/bokeh/bokeh/blob/-/LICENSE.txt) |
| 프로젝트 | Github 기여자 | [NumFOCUS 링크](https://numfocus.org) | [문서 링크](https://docs.bokeh.org/en/latest/) |
| 다운로드 | [월별 PyPI 다운로드 수](https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/first_steps/installation.html) | [월별 Conda 다운로드 수](https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/first_steps/installation.html) | [월별 NPM 다운로드 수](https://www.npmjs.com/package/@bokeh/bokehjs) |
| 빌드 | [현재 Bokeh-CI github actions 빌드 상태](https://github.com/bokeh/bokeh/actions) | [현재 BokehJS-CI github actions 빌드 상태](https://github.com/bokeh/bokeh/actions) | [Codecov 커버리지 백분율](https://codecov.io/gh/bokeh/bokeh) |
| 커뮤니티 | [discourse.bokeh.org 커뮤니티 지원](https://discourse.bokeh.org) | [Stack Overflow의 Bokeh 태그 질문](https://stackoverflow.com/questions/tagged/bokeh) |

\*Bokeh를 유용하게 사용하고 있고 개발을 지원하고 싶다면 [후원하기](https://opencollective.com/bokeh)를 고려해 보세요.\*
![4x9 image grid of Bokeh plots](https://user-images.githubusercontent.com/1078448/190840954-dc243c99-9295-44de-88e9-fafd0f4f7f8a.jpg)
## 설치 (Installation)
`pip`를 사용하여 Bokeh와 필수 종속성을 설치하려면 Bash 또는 Windows 명령 프롬프트에서 다음 명령을 입력하세요:
```
pip install bokeh
```
`conda`를 사용하여 설치하려면 Bash 또는 Windows 명령 프롬프트에서 다음 명령을 입력하세요:
```
conda install bokeh
```
자세한 내용은 [설치 문서](https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/first\_steps/installation.html)를 참조하세요.
## 리소스 (Resources)
Bokeh가 설치되면 [첫 걸음 가이드](https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/first\_steps.html#first-steps-guides)를 확인해 보세요.
[전체 문서 사이트](https://docs.bokeh.org)를 방문하여 [사용자 가이드](https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user\_guide.html)를 보거나 [Bokeh 튜토리얼 리포지토리 확인](https://github.com/bokeh/tutorial/)을 통해 라이브 Jupyter Notebook에서 Bokeh를 배워볼 수 있습니다.
커뮤니티 지원은 [프로젝트 Discourse](https://discourse.bokeh.org)에서 받을 수 있습니다.
Bokeh에 기여하고 싶으시다면 [기여자 가이드](https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/dev\_guide.html)를 검토하고 [Bokeh Dev Slack 워크스페이스 초대 요청](https://slack-invite.bokeh.org/)을 보내주세요.
\*참고: Bokeh 프로젝트의 토론 포럼, 코드베이스, 이슈 트래커에 참여하는 모든 사용자는 [행동 강령](https://github.com/bokeh/bokeh/blob/HEAD/docs/CODE\_OF\_CONDUCT.md)을 준수해야 합니다.\*
## 지원 (Support)
### 재정적 지원 (Fiscal Support)
Bokeh 프로젝트는 [개인 기여자](https://opencollective.com/bokeh)분들과 더불어, 아래 나열된 조직 및 기업들의 현재 및 과거 재정적 지원에 깊이 감사드립니다:

|  |  |  |  |
| --- | --- | --- | --- |
| [NumFocus Logo](https://www.numfocus.org/) | [CZI Logo](https://chanzuckerberg.com/) | [Blackstone Logo](https://www.blackstone.com/the-firm/) | |
| [TideLift Logo](https://tidelift.com/) | [Anaconda Logo](https://www.anaconda.com/) | [NVidia Logo](https://www.nvidia.com) | [Rapids Logo](https://developer.nvidia.com/rapids) |

만약 회사에서 Bokeh를 사용하고 있고 프로젝트를 후원할 수 있다면 <info@bokeh.org>로 문의해 주세요.
\*Bokeh는 미국 내 501(c)(3) 비영리 자선 단체인 NumFOCUS의 스폰서 프로젝트입니다. NumFOCUS는 프로젝트의 건전성과 지속 가능성을 보장하기 위해 Bokeh에 재정적, 법적, 행정적 지원을 제공합니다. 자세한 내용은 [numfocus.org](https://numfocus.org)를 방문하여 확인하세요.\*
\*Bokeh에 대한 기부금은 NumFOCUS에서 관리합니다. 미국 내 기부자의 경우, 기부금은 법이 허용하는 범위 내에서 세금 공제 대상이 됩니다. 모든 기부와 마찬가지로, 본인의 구체적인 세무 상황에 대해서는 세무 전문가와 상담하시기 바랍니다.\*
### 현물 지원
금전적 형태가 아닌 지원은 개발, 협업, 인프라, 보안 및 취약점 관리 측면에서 도움이 될 수 있습니다. Bokeh 프로젝트는 서비스를 기부해 준 다음 기업들에 깊은 감사를 표합니다.
\* [Amazon Web Services](https://aws.amazon.com/)
\* [GitGuardian](https://gitguardian.com/)
\* [GitHub](https://github.com/)
\* [makepath](https://makepath.com/)
\* [Pingdom](https://www.pingdom.com/website-monitoring)
\* [Slack](https://slack.com)
\* [QuestionScout](https://www.questionscout.com/)
\* [1Password](https://1password.com/)
\* [Digital Ocean](https://www.digitalocean.com)

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