无法在 Altair 中使用 JupyterChart 创建新流程

我有一个 Altair 图表，希望通过以下方式使其具有交互性。当我单击数据点时，我希望通过其 CLI 启动应用程序，并将数据点的属性作为启动命令的参数提供。我的理解是，使用 Altair 5.3.0 中引入的新 JupyterChart 类应该可以实现这一点 - 请参阅示例 此处 但是，按照该示例，当我尝试通过在观察者回调中调用 subprocess.Popen 来运行我的应用程序时，没有任何反应。我做错了什么？

这是一个 MWE：

import altair as alt
import pandas as pd
import subprocess

def on_click(change):
    sel = change.new.value[0]
    x_sel = df.iloc[sel]["x"]
    p = subprocess.Popen(["echo", f"'{x_sel}'"])

df = pd.DataFrame({"x": [1,2], "y": [1,1]})

brush = alt.selection_point("brush")

jchart = alt.JupyterChart(
    alt.Chart(df).mark_point(filled=True, size=100, stroke="black").encode(
        x=alt.X("x:Q").scale(domain=[0,3]),
        y=alt.Y("y:Q").scale(domain=[0,2]),
        color=alt.Color("x:Q").legend(None)
    )
)
jchart.selections.observe(on_click, ["brush"])
jchart

这是我的环境信息：

- python 3.11.9 
- altair 5.3.0
- ipykernel 6.25.0 (required by VS Code)
- jupyter 1.0.0
- notebook 6.5.6

我尝试在 VS Code (1.91.1) 和 jupyter 笔记本中运行 MWE。在 VS Code 中，我的编辑器窗口冻结了：我无法将焦点切换到终端，并且无法在不立即丢失上下文菜单的情况下右键单击任何内容。在 Jupyter Notebook 中，我的窗口没有冻结，并且我没有在界面或控制台中看到任何错误消息，但我也没有看到任何输出。在这两种情况下，我希望看到 Popen 调用的结果（即“1”或“2”）打印在单元格输出中。

问题在于尝试在 Jupyter 的主线程中运行 subprocess.Popen 。Jupyter 本质上是单线程的，这意味着它一次只能做一件事。当调用 subprocess.Popen 时，它会阻止该线程，直到子进程完成，从而导致 Jupyter 冻结。

为了解决这个问题，需要在一个单独的线程或进程中运行的子进程。这里有几种方法可以做到这一点：

1. 使用 ipywidgets.Output :

这种方法使用 ipywidgets.Output 小部件将子进程的输出捕获到一个单独的输出区域，这样就不会阻塞 Jupyter 的主线程。

import altair as alt
import pandas as pd
import subprocess
from ipywidgets import Output
from IPython.display import display

def on_click(change):
    sel = change.new.value[0]
    x_sel = df.iloc[sel]["x"]

    # 使用 Output 小部件捕获子进程的输出
    out = Output()
    display(out)

    with out:
        p = subprocess.Popen(["echo", f"'{x_sel}'"], stdout=subprocess.PIPE)
        output, _ = p.communicate()
        print(output.decode())

df = pd.DataFrame({"x": [1,2], "y": [1,1]})

brush = alt.selection_point("brush")

jchart = alt.JupyterChart(
    alt.Chart(df).mark_point(filled=True, size=100, stroke="black").encode(
        x=alt.X("x:Q").scale(domain=[0,3]),
        y=alt.Y("y:Q").scale(domain=[0,2]),
        color=alt.Color("x:Q").legend(None)
    )
)
jchart.selections.observe(on_click, ["brush"])
jchart

2. 使用线程:

这种方法使用 Python 的 threading 模块在一个单独的线程中运行子进程。

import altair as alt
import pandas as pd
import subprocess
import threading

def run_subprocess(x_sel):
    subprocess.Popen(["echo", f"'{x_sel}'"])

def on_click(change):
    sel = change.new.value[0]
    x_sel = df.iloc[sel]["x"]

    # 在一个单独的线程中运行子进程
    thread = threading.Thread(target=run_subprocess, args=(x_sel,))
    thread.start()

# ... rest of the code ...

这两种方法都可以解决 Jupyter 冻结的问题，并允许在单击数据点时运行的应用程序。选择哪种方法取决于的具体需求和偏好。