Kasuta scikit-learni fetch_20newsgroupsi jaoks ettevalmistatud vahemälu

Kui sihtkoht ei saa oma puhverserveri kaudu alla laadida, valmistage andmestik ette toetatud fetcheriga heakskiidetud töökindlal marsruudil ja kandke ühilduv vahemälu üle. Sihtkohas:

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

dataset = fetch_20newsgroups(
    data_home='/path/to/prepared-scikit-data',
    download_if_missing=False,
)

download_if_missing=False tekitab OSError, kui andmed puuduvad; see ei proovi teist allalaadimismarsruuti. Kasutage seda tulemust, et eristada puuduvat ettevalmistust hilisemast andmeteoperatsioonist.

Sovitage sihtkoha vahemälu asukoht. get_data_home teatab vaikeväärtuse, samas kui SCIKIT_LEARN_DATA või selgesõnaline data_home võivad seda muuta. Teise kasutaja kodukataloogis olev vahemälu ei ole siin automaatselt nähtav.

Looge vahemälu ühilduva teegiversiooni ja fetcheri endaga. tar-arhiiv või käsitsi tehtud sisemine pickle ei ole selle toetatud tulemusega vahetatav.

Reaalajas allalaadimiste jaoks seadistage tegeliku allalaadija puhvikeskkond enne Pythoni käivitumist. Kui andmestiku host on avalik ja avaliku puhverserveri kaudu allalaadimine on lubatud, pakub HTTP-puhverserverite loend kandidaate allalaadija HTTP-puhvikeskkonna väärtuste jaoks. scikit-learni paigaldamine või kaasasolevate load_* näidete kasutamine ei harjuta võrgu kaudu andmestiku allalaadimist.