在avro-python3中，确实没有提供直接的模式演变功能。但是可以通过一些步骤来实现模式演变。

以下是一个示例解决方法：

1. 首先，需要定义两个不同版本的Avro模式。假设有一个旧版本的模式和一个新版本的模式。

old_schema = {
    "type": "record",
    "name": "Person",
    "fields": [
        {"name": "name", "type": "string"},
        {"name": "age", "type": "int"}
    ]
}

new_schema = {
    "type": "record",
    "name": "Person",
    "fields": [
        {"name": "name", "type": "string"},
        {"name": "age", "type": "int"},
        {"name": "email", "type": ["null", "string"], "default": None}
    ]
}

2. 将旧版本的模式用于读取数据，然后将其转换为新版本的模式。

from avro.io import DatumReader, DatumWriter
from avro.datafile import DataFileReader, DataFileWriter

# 读取旧版本的数据
with open('data.avro', 'rb') as f:
    reader = DataFileReader(f, DatumReader())
    old_records = [r for r in reader]

# 将旧版本的数据转换为新版本的数据
new_records = []
for old_record in old_records:
    new_record = {}
    for field in new_schema['fields']:
        if field['name'] in old_record:
            new_record[field['name']] = old_record[field['name']]
        else:
            new_record[field['name']] = field['default']
    new_records.append(new_record)

3. 将新版本的数据写入到新的Avro文件中。

# 将新版本的数据写入到新的Avro文件中
with open('new_data.avro', 'wb') as f:
    writer = DataFileWriter(f, DatumWriter(), new_schema)
    for new_record in new_records:
        writer.append(new_record)
    writer.close()

通过以上步骤，你可以实现模式演变功能。首先读取旧版本的数据，然后将其转换为新版本的数据，最后将新版本的数据写入到新的Avro文件中。