如何用Python和PubNub做实时数据可视化
数据可视化早已不足为奇，现在大家的关注点都集中在“实 时”两个字。工作中，月报周报的排版再漂亮，内容再充实，在消费快餐的读图年代，总比不上随叫随到的实时dashboard。就好像每秒更新的几个数字，可以让公司和客户多挣几百万似的，但愿是这样吧。但不管怎样，和时间赛跑总是正确的。
凑巧，去年年底的时候收到 PowerBI 广告，内容大致是新增了对PubNub的支持，可以支持实时数据传送，你们这些僵尸用户可以重回微软怀抱了。然后我就毫不犹豫的上钩了。
数据可视化工具
现在visualization tool非常多，光python开源的就有matpotlib，seaborn，ggplot等等，但这些package都只能生成静态图 (plotly可以做到交互并且embed到网页)，无法实时。 实时可视化方案
要做到实时并且可分享，大致有以下几种办法：
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第三方app，最有名的就是Tableau，贵(学生免费)，功能多，支持很多数据库，有个漂亮的UI，适合大多数人。
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PowerBI: 微软的，相对便宜，但需要公司邮箱注册，功能在不断增加中，基本不支持AWS。
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QuickSight: AWS 新出的，免费，但太新了，第三方插件还不多，不过支持AWS的资源。
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如果不喜欢千篇一律，而且想原创爱折腾，那必须自己动手丰衣足食。会开发网页，又搞得定D3.js的大神们可以自信地踏上这条康庄大道，假装无视旁人羡慕嫉妒的眼神。
至于好不好看，那是仁者见仁，智者见智的问题。还是那句话，你在和时间赛跑，别纠结主观的东西。 作为一块引玉的砖头，本文介绍如何通过Python让PubNub给PowerBI发送实时数据
PubNub + PowerBI
PubNub官网有现成例子，图文并茂，按步操作就可以。
Create Realtime Charts and Graphs with Microsoft Power BI | PubNub
通过上面这个例子，可以了解如何设置PowerBI来subscribe并正确解析数据流，从而实时展示。但没有涉及发送数据的部分，而且官网的Python代码是上一代PubNub SDK的用法。下面我们就讲如何用python和PubNub发送我们自定义的数据，并呈现在PowerBI里。
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注册一个PubNub应用
和使用其他服务一样，首先需要注册一个PubNub Application。然后为这个Application创建Keyset，你会看到下图所示的Publish和Subscribe两个秘钥。
2. Python程序
有了密钥，我们就可以写Python应用了。先安装SDK，写这篇文章时最新版本是4.0.6，请安装4.x以上的版本。
pip install pubnub
然后在编译器内输入如下代码：
from pubnub.pnconfiguration import PNConfiguration
from pubnub.pubnub import PubNub
import time, random
from datetime import datetime
pnconfig = PNConfiguration()
pnconfig.subscribe_key = "sub-c-a7e153ae-ac30-11e6-b37b-02ee2ddab7fe"
pnconfig.publish_key = "pub-c-4185f85e-676a-48a6-9f8e-1f45ab5a0ed7"
pubnub = PubNub(pnconfig)
发送的数据会包括时间和随机数字，所以相关的packages也一并import进来。
首先要config我们的PubNub，subscriber key是mandatory的，由于这又是一个发送数据的publisher，所以publish key也必不可少。
for i in range(1000):
json_data = {
'datetime' : datetime.now().isoformat(),
'number_one' : random.randint(1,50),
'number_two' : random.randint(10,35),