Jupyter中Bokeh绘图报'str' object is not callable错误排查

问题场景 #

在Jupyter Notebooks中读取Pandas DataFrame，基于Pandas、Bokeh库绘制多幅图表时触发类型错误，初步排查特征如下：

• 同类报错常见诱因为plt.title = "Title"这类赋值语句覆盖原生绘图方法，但排查自身代码未发现此类写法，所有图表标题均按照Bokeh官方文档规范在figure()参数中配置
• 将报错代码段提取为独立Python脚本运行无异常，问题仅在Notebook环境中可复现
• 单独重新导入matplotlib.pyplot无法解决问题，重新执行全量依赖导入语句后报错会临时消失

涉及的绘图核心代码：

import pandas as pd
import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook, ColumnDataSource
from bokeh.io import output_notebook
from bokeh.layouts import column, gridplot
from bokeh.models import Label, Title
from bokeh.models import Div

data = df
output_notebook()

# 全局图表总标题
abovetitle = ("This should be the overall title of all graphs")
               
# 图表1
s1 = figure(width = 250, plot_height = 250, title="Graph 1", x_axis_label = "axis title 1", y_axis_label = 'µs')
s1.line(x, y, width=1, color="black", alpha=1, source = data)
# s1.title.text = "Title With Options" # 测试title属性配置写法，无法解决问题

# 图表2
s2 = figure(width = 250, plot_height = 250, title="Graph 2", x_axis_label = "axis title 2, y_axis_label = 'µs')
s2.line(x, y, width=1, color="blue", alpha=1, source = data)
#s2.title.text = "Title With Options" # 测试title属性配置写法，无法解决问题

# 渲染图表
p = gridplot([[s1, s2]])  
show(column(Div(text=abovetitle), p))

触发的报错信息：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-33e4828b986d> in <module>
     31 # 渲染图表
     32 p = gridplot([[s1, s2]])
---> 33 show(column(Div(text=title), p))

TypeError: 'str' object is not callable

根因分析 #

报错本质是Jupyter内核全局命名空间内的Bokeh API被同名变量覆盖：
前置单元格编写数据处理逻辑时，误将Bokeh布局函数名作为循环变量使用，遍历DataFrame列的for column in x_df语句执行后，原本从bokeh.layouts导入的column布局函数，被覆盖为循环最后一次迭代得到的列名字符串值，后续调用column()组合组件时，实际是尝试对字符串对象做函数调用，因此触发类型错误。

导致问题的前置代码如下：

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# 定义XData二进制部分的列名
header = ["Col1","Col2","Col3"] 

# 将空格分隔的XData字段拆分为多列
x_df = selected_df.XData.str.split(' ', expand=True)
x_df.drop(0, inplace=True, axis=1)
x_df.columns = header

# 二进制格式XData转整数
# 注意：不要用column作为循环变量！会覆盖Bokeh的column API，建议替换为col等其他名称
for column in x_df:
    x_df[column] = x_df[column].apply(int, base=16)

解决方案 #

将循环变量替换为非Bokeh API保留名称即可，比如把循环语句修改为for col in x_df:，同步替换循环内部的列引用变量名，避免和导入的bokeh.layouts.column函数重名。

提示：Jupyter Notebook所有单元格共享同一个内核命名空间，之前运行过的单元格定义的临时变量会一直保留直到内核重启，遇到'XXX' object is not callable类报错时，可以优先排查是否存在同名变量覆盖了导入的函数、类。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Swawa