Előkészített gyorsítótár használata a scikit-learn fetch_20newsgroups függvényéhez

Ha a cél nem tud a proxyján keresztül letölteni, készítse elő az adathalmazt a támogatott fetcherrel egy jóváhagyott működő útvonalon, és vigye át a kompatibilis gyorsítótárat. A célon:

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

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

download_if_missing=False OSError kivételt dob, ha az adatok hiányoznak; nem próbál más letöltési útvonalat. Ezzel az eredménnyel különböztetheti meg a hiányzó előkészítést egy későbbi adatművelettől.

Igazítsa a cél gyorsítótár-helyéhez. get_data_home az alapértelmezettet jelenti, míg a SCIKIT_LEARN_DATA vagy egy explicit data_home megváltoztathatja. Egy másik felhasználó otthoni könyvtárában lévő gyorsítótár itt nem látható automatikusan.

A gyorsítótárat kompatibilis könyvtárverzióval és magával a fetcherrel hozza létre. Egy tar archívum vagy kézzel készített belső pickle nem cserélhető fel azzal a támogatott eredménnyel.

Élő letöltésekhez a Python indítása előtt állítsa be a tényleges letöltő proxykörnyezetét. Ahol az adathalmaz gazdagépe nyilvános, és a nyilvános proxyán keresztüli letöltés engedélyezett, a HTTP-proxylista jelölteket kínál a letöltő HTTP-proxy környezeti értékeihez. A scikit-learn telepítése vagy a mellékelt load_* példák használata nem gyakorol hálózati adathalmaz-letöltést.