Bokehは様々な他のライブラリとうまく統合されており、各タスクに最適なツールを使用することができます。
BokehはJavaScriptを生成するため，Bokeh出力は様々なJavaScriptライブラリと組み合わせて利用することができる. React それがそうです。このようなライブラリをリストアップすることは本稿の範囲を超えている；やってみたほうがいい！
Bokehの主な利点の1つは、Pythonからブラウザにデータを直接コピーすることで、ユーザが表示されたデータと迅速にインタラクションすることができ、リアルタイムに実行されていなくてもPythonプロセスがそうであることである。しかしながら、現在のWebブラウザは、処理可能なデータ量が非常に限られているため、数百万個または数十億個の点を描画するために、このような利点が負担となる可能性がある。また，以下の理由により，このような大規模なデータセットの視覚表現は誤解を生じることが多い. overplotting 関連する問題もあります
Datashader 最大データセットをあらかじめ固定サイズのグリッド画像として提示して、データの分布を忠実に表すことができる個別に利用可能なPythonライブラリである。Datashaderは、Bokehにおいてスケーリングおよび平行移動時にこれらの画像を動的に再提示するために、対話型Bokeh描画をどのように構築するかを示すツールおよび例を含み、それにより、Webブラウザにおいて任意の大きなデータセットを処理することが実用的になる。
Datashaderと HoloViews (次の文和を参照) this_example )を、描画されたデータシェーダと非データシェーダバージョンとの間で柔軟に切り替え、データシェーダベースの描画を他のBokehベースの描画とインタリーブさせることを可能にし、以下同様である。
Bokehは、Pythonプログラマに大きな機能と柔軟性を提供し、複雑で可視化を中心としたアプリケーションをWebブラウザ上に展開することを可能にすることを目的としています。しかし，データを探索し可視化する日常的な作業には，Bokehが提供するうえでより高いレベルのAPIを持つことが有用であり，各ステップを明示的に指定することなく，一般的な可視化タスクを簡略化することができる.
HoloViews Bokehマップの構築に簡明な宣言的インタフェースを提供する個別保守パッケージである.HoloViewsは特にJupyterノートパソコンでのインタラクティブな使用に集中しており，データ分析のためのグラフィックスプロトタイプの迅速な作成を可能にしている.たとえば，3つのリンクBokehグラフを含むインタラクティブなグラフを構築するためには，HoloViewsにコードの行を作成するだけでよい：
オーバーレイマップの追加，スライダ小部品，セレクタウィジェット，選択ツール，オプションカードの追加も同様に簡単である.HoloViewsオブジェクトもMatplotlibベースのバックエンドを使用してレンダリングすることができ、SVGやPDF出力は現在ネイティブBokehブロックには適用できません。ホログラムを参照してください Bokeh_Backend チュートリアル、もっと詳しい情報を知ります。