د scikit-learn د fetch_20newsgroups لپاره چمتو شوی کیش کارول

د ملاتړ شوي fetcher له لارې یو مطابق fetch_20newsgroups کیش جوړ کړئ، انتقال یې کړئ، بیا download_if_missing=False وکاروئ.

کله چې هدف ونشي کولی د خپل پروکسي له لارې ډاونلوډ کړي، ډیټاسیټ په تصویب شوې کاري لار کې د ملاتړ شوي fetcher سره چمتو کړئ او مطابق کیش انتقال کړئ. په هدف:

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 پورته کوي که ډیټا نه وي؛ دا بله ډاونلوډ لار نه آزموي. هغه پایله وکاروئ ترڅو نیمګړې چمتووالی له وروستي ډیټا عملیاتو څخه وپېژنئ.

د هدف د کیش موقعیت سره سمون کړئ. get_data_home ډیفالټ راپور کوي، پداسې حال کې چې SCIKIT_LEARN_DATA یا روښانه data_home یې بدلولی شي. د بل کارونکي په کور کې کیش دلته په اتوماتيک ډول نه ښکاري.

کیش د مطابق کتابتون نسخې او پخپله fetcher سره جوړ کړئ. tar آرشیف یا په لاس جوړ شوی داخلي pickle د هغه ملاتړ شوي پایلې سره د تبادلې وړ نه دي.

د ژوندیو ډاونلوډونو لپاره، د Python له پیل مخکې د اصلي ډاونلوډر پروکسي چاپېریال تنظیم کړئ. کله چې د ډیټاسیټ کوربه عامه وي او د عامه پروکسي له لارې ډاونلوډ اجازه ولري، د HTTP پروکسي لیست د ډاونلوډر د HTTP پروکسي چاپېریال ارزښتونو لپاره نوماندان وړاندې کوي. scikit-learn نصبول یا د شامل شوو load_* بېلګو کارول د شبکې ډیټاسیټ ډاونلوډ تمرین نه کوي.

اړوندې مقالې