Bokeh是一个Python库，可以用来创建交互式数据可视化工具。要实现文本搜索和过滤功能，可以使用Bokeh的ColumnDataSource对象和CustomJS回调函数。
首先，创建一个包含所有数据的ColumnDataSource对象，然后创建一个TextInput输入框，用户可以在输入框中输入要搜索的文本。接下来，创建一个CustomJS回调函数，该回调函数将获取输入框中的文本，然后使用过滤函数来过滤数据源中的数据。最后，将这个回调函数与输入框的on_change事件绑定，这样每当用户输入文本时，回调函数就会被触发，实现文本搜索和过滤功能。
以下是一个简单的示例代码：
from bokeh.layouts import columnfrom bokeh.models import ColumnDataSource, TextInputfrom bokeh.plotting import curdocfrom bokeh.models.callbacks import CustomJSfrom bokeh.models.widgets import DataTable, TableColumn# 创建数据源data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 8, 9, 10], 'text': ['apple', 'banana', 'cherry', 'date', 'eggplant']}source = ColumnDataSource(data)# 创建输入框search_input = TextInput(placeholder="Search")# 创建数据表columns = [TableColumn(field="x", title="X"), TableColumn(field="y", title="Y"), TableColumn(field="text", title="Text")]data_table = DataTable(source=source, columns=columns, width=400, height=280)# 创建回调函数callback = CustomJS(args=dict(source=source), code=""" var data = source.data; var text = cb_obj.value.toLowerCase(); var x = data['x']; var y = data['y']; var filtered_data = {'x': [], 'y': [], 'text': []}; for (var i = 0; i < x.length; i++) { if (data['text'][i].toLowerCase().includes(text)) { filtered_data['x'].push(x[i]); filtered_data['y'].push(y[i]); filtered_data['text'].push(data['text'][i]); } } source.data = filtered_data; source.change.emit();""")search_input.js_on_change('value', callback)# 将输入框和数据表组合成一个布局layout = column(search_input, data_table)curdoc().add_root(layout)在这个示例中，我们首先创建了一个包含x、y和text列的ColumnDataSource对象。然后创建了一个TextInput输入框，并将一个CustomJS回调函数与输入框的value属性绑定。回调函数将根据输入框中的文本来过滤数据源中的数据，并将过滤后的数据更新到数据源中，从而实现文本搜索和过滤功能。最后，将输入框和数据表组合成一个布局，并将其添加到文档中。
通过这种方式，用户可以在输入框中输入文本，然后数据表中只显示包含该文本的行。这样就实现了文本搜索和过滤功能。
