当数据通过回调可用时，如何更新Bokeh服务器？

在Bokeh服务器中，当数据通过回调变得可用时，可以通过以下步骤来更新服务器：

首先，确保你已经建立了一个Bokeh服务器，并在其上运行了你的应用程序。
在回调函数中，处理你的数据并更新所需的变量或数据结构。
在回调函数中，使用Bokeh提供的更新方法来更新你的可视化图表或数据源。这包括使用source.data来更新数据源的数据，或使用plot.renderers来更新图表的渲染器。
如果你的可视化图表被包含在一个布局中（例如row、column、gridplot等），你可以使用布局对象的children属性来更新布局。
在回调函数中，使用Bokeh服务器的push_session方法将更新后的图表或布局推送到连接的客户端。

以下是一个示例代码片段，演示如何在Bokeh服务器中更新图表：

from bokeh.io import curdoc
from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.server.server import Server

# 创建一个数据源
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6]))

# 创建一个图表
plot = figure(plot_width=400, plot_height=400)
plot.circle('x', 'y', size=10, source=source)

# 创建一个回调函数
def update_data():
    # 处理数据更新
    new_data = dict(x=[4, 5, 6], y=[7, 8, 9])
    source.data = new_data

    # 更新图表
    plot.circle('x', 'y', size=10, source=source)

    # 推送更新到客户端
    session = curdoc().session_context
    session._push_all()

# 添加回调函数到Bokeh服务器的根文档
curdoc().add_periodic_callback(update_data, 1000)

# 创建Bokeh服务器
server = Server({'/': curdoc()}, port=5000)

# 启动服务器
if __name__ == '__main__':
    server.start()
    server.io_loop.start()

这个例子中，我们创建了一个简单的图表和一个数据源，然后定义了一个回调函数来更新数据源和图表。我们将回调函数添加到Bokeh服务器的根文档，并使用add_periodic_callback方法定期触发回调函数。最后，我们创建并启动了Bokeh服务器。

这是一个简单的例子，你可以根据自己的需求和场景进行调整和扩展。在实际应用中，你可能需要结合其他技术和工具来处理更复杂的数据更新和交互操作。