是否重新引入事件订阅?

**您的功能请求是否与问题有关?请描述。** 在 https://GitHub.com/CLIMADA-project/climada_python 中,我们使用贝叶斯优化来完成校准任务。在我们的使用案例中,我们发现可以多次运行优化器,在随机样本和参数空间的探测之间切换。由于在我们的情况下,探测空间相对昂贵,因此我们希望在优化似乎只探测到一个局部极大值且改进很少的情况下提前停止探测。 我们一直在使用事件订阅机制来实现这一点,该机制(在该库中)仅用于日志记录,并在 v3 中已被删除。现在,在运行过程中无法控制最大化算法,除非手动创建随机样本并进行探测。然而,`maximize`函数做得更多,并依赖于私有属性来实现其功能: https://GitHub.com/bayesian-optimization/BayesianOptimization/blob/b2258c2f432c077ca6bb423dd073dcd773f81614/bayes_opt/bayesian_optimization.py#L348