Použitie pripravenej vyrovnávacej pamäte pre fetch_20newsgroups scikit-learn

Keď cieľ nemôže sťahovať cez svoj proxy, pripravte dátovú sadu podporovaným fetcherom na schválenej funkčnej trase a preneste kompatibilnú vyrovnávaciu pamäť. Na cieli:

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

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

download_if_missing=False vyvolá OSError, ak údaje chýbajú; neskúša inú trasu sťahovania. Tento výsledok použite na rozlíšenie chýbajúcej prípravy od neskoršej dátovej operácie.

Zosúlaďte umiestnenie vyrovnávacej pamäte na cieli. get_data_home hlási predvolenú hodnotu, zatiaľ čo SCIKIT_LEARN_DATA alebo explicitný data_home ju môžu zmeniť. Vyrovnávacia pamäť v domovskom adresári iného používateľa tu nie je automaticky viditeľná.

Vytvorte vyrovnávaciu pamäť pomocou kompatibilnej verzie knižnice a samotného fetchera. Archív tar alebo ručne vytvorený interný pickle nie sú s týmto podporovaným výsledkom zameniteľné.

Pri živých sťahovaniach nakonfigurujte proxy prostredie skutočného sťahovača pred spustením Pythonu. Keď je hostiteľ dátovej sady verejný a sťahovanie cez verejnú proxy je povolené, zoznam HTTP proxy ponúka kandidátov pre hodnoty proxy prostredia HTTP sťahovača. Inštalácia scikit-learn alebo používanie priložených príkladov load_* neprecvičuje sieťové sťahovanie dátovej sady.