Uporaba pripravljenega predpomnilnika za fetch_20newsgroups scikit-learn

Ko cilj ne more prenašati prek svojega posredniškega strežnika, pripravite nabor podatkov s podprtim fetcherjem na odobreni delovni poti in prenesite združljiv predpomnilnik. Na cilju:

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

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

download_if_missing=False sproži OSError, če podatkov ni; ne poskuša druge poti prenosa. Uporabite ta rezultat, da ločite manjkajočo pripravo od poznejše podatkovne operacije.

Uskladite mesto predpomnilnika na cilju. get_data_home poroča privzeto vrednost, medtem ko jo SCIKIT_LEARN_DATA ali izrecni data_home lahko spremenita. Predpomnilnik v domači mapi drugega uporabnika tukaj ni samodejno viden.

Ustvarite predpomnilnik z združljivo različico knjižnice in samim fetcherjem. Arhiv tar ali ročno izdelan notranji pickle nista zamenljiva s tem podprtim rezultatom.

Za prenose v živo pred zagonom Pythona nastavite posredniško okolje dejanskega prenašalnika. Kjer je gostitelj nabora podatkov javen in so prenosi prek javnega posredniškega strežnika dovoljeni, seznam posredniških strežnikov HTTP ponuja kandidate za vrednosti posredniškega okolja HTTP prenašalnika. Namestitev scikit-learn ali uporaba priloženih primerov load_* ne izvaja omrežnega prenosa nabora podatkov.