ໃຊ້ແຄຊທີ່ກະກຽມໄວ້ສຳລັບ fetch_20newsgroups ຂອງ scikit-learn

ເມື່ອເປົ້າໝາຍບໍ່ສາມາດດາວໂຫຼດຜ່ານ proxy ຂອງມັນໄດ້, ໃຫ້ກະກຽມຊຸດຂໍ້ມູນດ້ວຍ fetcher ທີ່ຮອງຮັບໃນເສັ້ນທາງການເຮັດວຽກທີ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ ແລະ ໂອນແຄຊທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້. ຢູ່ເປົ້າໝາຍ:

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

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

download_if_missing=False ຈະເກີດ OSError ຖ້າບໍ່ມີຂໍ້ມູນ; ມັນບໍ່ລອງເສັ້ນທາງດາວໂຫຼດອື່ນ. ໃຊ້ຜົນນັ້ນເພື່ອແຍກການກະກຽມທີ່ຂາດຫາຍອອກຈາກການດຳເນີນການຂໍ້ມູນພາຍຫຼັງ.

ຈັບຄູ່ຕຳແໜ່ງແຄຊຂອງເປົ້າໝາຍ. get_data_home ລາຍງານຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ, ໃນຂະນະທີ່ SCIKIT_LEARN_DATA ຫຼື data_home ທີ່ຊັດເຈນສາມາດປ່ຽນມັນໄດ້. ແຄຊໃນໂຟນເດີເຮືອນຂອງຜູ້ໃຊ້ອື່ນບໍ່ສາມາດເຫັນໄດ້ອັດຕະໂນມັດຢູ່ນີ້.

ສ້າງແຄຊໂດຍໃຊ້ເວີຊັນຫ້ອງສະໝຸດທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້ ແລະ fetcher ເອງ. ໄຟລ໌ tar ຫຼື pickle ພາຍໃນທີ່ເຮັດດ້ວຍມືບໍ່ສາມາດແລກປ່ຽນກັບຜົນທີ່ຮອງຮັບນັ້ນໄດ້.

ສຳລັບການດາວໂຫຼດສົດໆ, ຕັ້ງຄ່າສະພາບແວດລ້ອມ proxy ຂອງຕົວດາວໂຫຼດຕົວຈິງກ່ອນ Python ເລີ່ມ. ເມື່ອໂຮສຂອງຊຸດຂໍ້ມູນເປັນສາທາລະນະ ແລະ ອະນຸຍາດໃຫ້ດາວໂຫຼດຜ່ານ proxy ສາທາລະນະ, ລາຍການ proxy HTTP ຈະໃຫ້ຜູ້ສະໝັກສຳລັບຄ່າສະພາບແວດລ້ອມ proxy HTTP ຂອງຕົວດາວໂຫຼດ. ການຕິດຕັ້ງ scikit-learn ຫຼື ການໃຊ້ຕົວຢ່າງ load_* ທີ່ມາພ້ອມບໍ່ໄດ້ຝຶກການດາວໂຫຼດຊຸດຂໍ້ມູນຜ່ານເຄືອຂ່າຍ.