Bokeh 3.10.0 起不再支持 Python 3.10/3.11升级前如何确认环境兼容【免费下载链接】bokehInteractive Data Visualization in the browser, from Python项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/bo/bokeh如果你计划把 Bokeh 项目从旧版本升级到 3.10.0需要先确认运行环境的 Python 版本是否满足要求。3.10.0 的发布说明明确列出了两项变更移除对 Python 3.10 的支持PR #14865和移除对 Python 3.11 的支持PR #15174见 3.10.0 发布说明。如果你的解释器还是 3.10 或 3.11升级到 3.10.0 之前就必须先更换 Python 版本本文给出从仓库文档中可核对的确认步骤。3.10.0 对 Python 版本要求的变化从版本时间线看来源均为仓库内的发布说明3.1.0Official support for Python 3.11见 3.1.0 发布说明3.9.0Added support for Python 3.14PR #14663见 3.9.0 发布说明3.10.0Dropped support for Python 3.10 和 Python 3.11即最低支持的 Python 版本从 3.10 上移到 3.12。当前代码库 pyproject.toml 中的声明可以进一步佐证这一点requires-python 3.12且项目声明的 Python 版本分类为Programming Language :: Python :: 3.12、3.13、3.14即官方覆盖范围是 CPython 3.123.14。安装文档 中的 Supported platforms 一节也说明Bokeh 官方支持并持续测试的是pyproject.toml中requires-python声明的最低 CPython 版本及更高版本在其他 Python 版本上 Bokeh可能能运行但不提供任何保证或支持。升级前确认当前环境确认流程只有两步先看解释器版本再看当前安装的 Bokeh 版本。1. 查看 Python 解释器版本python --version输出在Python 3.12及以上满足 3.10.0 的版本要求可以继续下一步。输出为Python 3.10.x或Python 3.11.x不满足 3.10.0 的要求需要先安装 3.12 或更高版本的 Python 并迁移虚拟环境不要直接用该解释器升级 Bokeh。注意文档只承诺 CPython 的支持。如果你使用的是其他 Python 实现安装文档没有给出保证需自行评估。2. 查看当前 Bokeh 版本安装文档提供的验证命令是bokeh info该命令输出中会包含当前安装的 Bokeh 版本信息。用它确认你当前处于哪个旧版本例如 3.9.x以便对照上面的时间线判断你依赖的 Python 3.10/3.11 特性是否会在升级后失效。升级与验证确认 Python 解释器为 3.12 或更高后按安装文档执行升级pip install bokeh或使用 conda需先安装 Anaconda/Minicondaconda install bokeh如果希望每次新发布后都能装到最新版本安装文档给出的是直接从 Bokeh channel 安装conda install -c bokeh bokeh可选分支如果你需要额外功能或导出能力可以安装带 extras 的版本例如pip install bokeh[all]其中all包含extrapandas 等、exportplaywright用于 PNG/SVG 导出和sampledata见 安装文档。升级后再次运行bokeh info确认输出中的 Bokeh 版本号为 3.10.0 及以上且整个流程在 3.12 的 Python 解释器下执行。边界与限制官方支持范围以文档声明为准CPython 3.12 及以上为受支持并持续测试的范围3.10/3.11 在 3.10.0 中已明确移除支持文档没有提供在这两个版本上继续运行的任何配置或规避方式。安装文档 提到若bokeh info报错可借助社区渠道排查但文档没有给出针对旧 Python 版本安装失败的具体错误文本因此判断依据应停留在版本核对这一步而不是猜测错误信息。3.10.0 中还包含其他与版本相关的变更例如 CustomJS 模板字符串简化标注为 Python 3.14如果你同时用到这些特性需要按发布说明逐项核对。【免费下载链接】bokehInteractive Data Visualization in the browser, from Python项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/bo/bokeh创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Bokeh 3.10.0 起不再支持 Python 3.10/3.11，升级前如何确认环境兼容？
Bokeh 3.10.0 起不再支持 Python 3.10/3.11升级前如何确认环境兼容【免费下载链接】bokehInteractive Data Visualization in the browser, from Python项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/bo/bokeh如果你计划把 Bokeh 项目从旧版本升级到 3.10.0需要先确认运行环境的 Python 版本是否满足要求。3.10.0 的发布说明明确列出了两项变更移除对 Python 3.10 的支持PR #14865和移除对 Python 3.11 的支持PR #15174见 3.10.0 发布说明。如果你的解释器还是 3.10 或 3.11升级到 3.10.0 之前就必须先更换 Python 版本本文给出从仓库文档中可核对的确认步骤。3.10.0 对 Python 版本要求的变化从版本时间线看来源均为仓库内的发布说明3.1.0Official support for Python 3.11见 3.1.0 发布说明3.9.0Added support for Python 3.14PR #14663见 3.9.0 发布说明3.10.0Dropped support for Python 3.10 和 Python 3.11即最低支持的 Python 版本从 3.10 上移到 3.12。当前代码库 pyproject.toml 中的声明可以进一步佐证这一点requires-python 3.12且项目声明的 Python 版本分类为Programming Language :: Python :: 3.12、3.13、3.14即官方覆盖范围是 CPython 3.123.14。安装文档 中的 Supported platforms 一节也说明Bokeh 官方支持并持续测试的是pyproject.toml中requires-python声明的最低 CPython 版本及更高版本在其他 Python 版本上 Bokeh可能能运行但不提供任何保证或支持。升级前确认当前环境确认流程只有两步先看解释器版本再看当前安装的 Bokeh 版本。1. 查看 Python 解释器版本python --version输出在Python 3.12及以上满足 3.10.0 的版本要求可以继续下一步。输出为Python 3.10.x或Python 3.11.x不满足 3.10.0 的要求需要先安装 3.12 或更高版本的 Python 并迁移虚拟环境不要直接用该解释器升级 Bokeh。注意文档只承诺 CPython 的支持。如果你使用的是其他 Python 实现安装文档没有给出保证需自行评估。2. 查看当前 Bokeh 版本安装文档提供的验证命令是bokeh info该命令输出中会包含当前安装的 Bokeh 版本信息。用它确认你当前处于哪个旧版本例如 3.9.x以便对照上面的时间线判断你依赖的 Python 3.10/3.11 特性是否会在升级后失效。升级与验证确认 Python 解释器为 3.12 或更高后按安装文档执行升级pip install bokeh或使用 conda需先安装 Anaconda/Minicondaconda install bokeh如果希望每次新发布后都能装到最新版本安装文档给出的是直接从 Bokeh channel 安装conda install -c bokeh bokeh可选分支如果你需要额外功能或导出能力可以安装带 extras 的版本例如pip install bokeh[all]其中all包含extrapandas 等、exportplaywright用于 PNG/SVG 导出和sampledata见 安装文档。升级后再次运行bokeh info确认输出中的 Bokeh 版本号为 3.10.0 及以上且整个流程在 3.12 的 Python 解释器下执行。边界与限制官方支持范围以文档声明为准CPython 3.12 及以上为受支持并持续测试的范围3.10/3.11 在 3.10.0 中已明确移除支持文档没有提供在这两个版本上继续运行的任何配置或规避方式。安装文档 提到若bokeh info报错可借助社区渠道排查但文档没有给出针对旧 Python 版本安装失败的具体错误文本因此判断依据应停留在版本核对这一步而不是猜测错误信息。3.10.0 中还包含其他与版本相关的变更例如 CustomJS 模板字符串简化标注为 Python 3.14如果你同时用到这些特性需要按发布说明逐项核对。【免费下载链接】bokehInteractive Data Visualization in the browser, from Python项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/bo/bokeh创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RELATED READING
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