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雷达卡
数据科学（Python/R/Julia）数据分析、机器学习、深度学习
Python 3.8 已于前两周正式发布，不过目前大多数开发者主要使用的仍是 Python 3.7.x 或更旧的版本。事实上，立刻切换到使用 Python 3.8 可能会引发一些问题。
想知道何时切换至 Python 3.8？下文将简要概述切换主要的 Python 版本以及进行切换时可能会遇到的问题（来自一名开发者的心得经验）。
1. 缺少软件包
opencv-python是一个十分受欢迎的软件包，其下载量约为 5000 万。但正如本文提到的一样，如果你现在（2019 年 10 月 28 日）尝试在 Python 3.8 上安装它会发现并不起作用：
$ docker run python:3.8-slim pip install opencv-pythonERROR: Could not find a version that satisfies the requirement opencv-python (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for opencv-python
原因为何？如果我们现在在 PyPI 上访问 opencv-python的文件页面，将会看到没有可用的面向 Python 3.8 的软件包。晚些时候这个问题可能会被修复。但是现在的情况是，在新的主要版本发布之后的不久时间内，我们将无法下载许多库。
有时候，这些问题只需重新构建库即可解决，有时候则需要进行一些代码调整。但不管是什么问题，Python 的主要版本和软件包的可用性之间都存在一些滞后。
2. Python 中的错误
Python 3.7.0 于 2018 年 6 月 27 日发布，3.7.1 于 4 个月后 2018 年 10 月 20 日发布，其中包括许多错误修正。所以按照惯例，Python 3.8 将来也会有一个错误修复版本，但是鉴于主要版本之间的间隔期为 18 个月，因此会产生很多新的但不会广泛使用的代码。这意味着后续版本将具有大量的错误修复。
3. 无法真正使用新的语法
Python 3.8 引入了新语法，但其他工具尚未同步跟进以支持新语法，例如自动格式化程序和代码检测工具等。除非“配套设施”已同步更新，否则我们将无法真正使用新的语法。
所以什么时候切换至使用主要的新 Python 版本？
至少，我们需要等到：
所有的库都明确支持新的 Python 版本。
所依赖的所有工具都明确支持新的 Python 版本。
因此，不妨在新的主要 Python 版本发布后等待几个月，我们再去尝试。如果确实迫不及待，可以等到第一个小版本更新发布后再尝试，这里的情况是 Python 3.8.1。
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