scikit-learn'дин fetch_20newsgroups үчүн даярдалган кэшти колдонуу

Максат өз проксиясы аркылуу жүктөй албаган учурда, маалымат топтомун колдоого алынган fetcher менен бекитилген иш жолунда даярдап, шайкеш кэшти өткөрүп бериңиз. Максатта:

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

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

Маалымат жок болсо, download_if_missing=False OSError көтөрөт; ал башка жүктөө жолун сынабайт. Бул натыйжаны жетишпеген даярдыкты кийинки маалымат операциясынан айырмалоо үчүн колдонуңуз.

Максаттын кэш жайгашкан жерин дал келтириңиз. get_data_home демейки маанини билдирет, ал эми SCIKIT_LEARN_DATA же ачык data_home аны өзгөртө алат. Башка колдонуучунун үй каталогундагы кэш бул жерде автоматтык түрдө көрүнбөйт.

Кэшти шайкеш китепкана версиясы жана fetcher өзү менен түзүңүз. tar архиви же кол менен жасалган ички pickle ошол колдоого алынган натыйжа менен алмашылбайт.

Түз жүктөөлөр үчүн Python башталганга чейин чыныгы жүктөгүчтүн прокси чөйрөсүн конфигурациялаңыз. Маалымат топтомунун хостү коомдук болуп, коомдук прокси аркылуу жүктөөгө уруксат берилгенде, HTTP проксилер тизмеси жүктөгүчтүн HTTP прокси чөйрөсүнүн маанилери үчүн талапкерлерди сунуштайт. scikit-learn орнотуу же камтылган load_* мисалдарын колдонуу тармактык маалымат топтомун жүктөөнү машыктырбайт.