Compatibility break with bayesian-optimization > 1.5.1
@peanutfun ci sta già lavorando.
Dal 16/5/2026.
Valutazione
Questa issue non è ancora stata valutata.
Descrizione
Description
Integration tests are failing due to an ImportError in climada/util/calibrate/bayesian_optimizer.py. The bayesian-optimization package removed UtilityFunction from its top-level namespace in versions following 1.5.1.
Further down the road, Events class (also imported in integration tests) is removed after 2.0.4
Error Traceback
Traceback:
climada/test/test_util_calibrate.py:31: in <module>
from climada.util.calibrate import (
climada/util/calibrate/__init__.py:22: in <module>
from .bayesian_optimizer import (
climada/util/calibrate/bayesian_optimizer.py:36: in <module>
from bayes_opt import BayesianOptimization, Events, ScreenLogger, UtilityFunction
E ImportError: cannot import name 'UtilityFunction' from 'bayes_opt'
Root Cause
Versions of bayesian-optimization > 1.5.1 introduced breaking API changes:
UtilityFunction: Removed/Refactored (https://github.com/bayesian-optimization/BayesianOptimization/pull/447)
Futur problem
Versions of bayesian-optimization > 2.0.4 introduced other breaking API changes:
Events: Removed or refactored. (https://github.com/bayesian-optimization/BayesianOptimization/pull/557)
Proposed Fix
- Immediate: Pin the dependency in the environment/requirements:
bayesian-optimization <= 1.5.1
- Long-term: Refactor
bayesian_optimizer.pyto support the updated API.
Quick Fix for Devs
To resolve this locally and run tests:
mamba install "bayesian-optimization<=1.5.1"
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 478
- Fork
- 166
- Merge medio
- 1g 20h
- PR unite (30g)
- 2
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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