scikit-learn యొక్క fetch_20newsgroups కోసం సిద్ధం చేసిన కాష్‌ను ఉపయోగించడం
మద్దతు ఉన్న fetcher ద్వారా సరిపోయే fetch_20newsgroups కాష్‌ను సృష్టించి, బదిలీ చేసి, ఆపై download_if_missing=False ఉపయోగించండి.
లక్ష్యం తన ప్రాక్సీ ద్వారా డౌన్‌లోడ్ చేయలేనప్పుడు, ఆమోదించబడిన పని మార్గంలో మద్దతు ఉన్న fetcher తో డేటాసెట్‌ను సిద్ధం చేసి సరిపోయే కాష్‌ను బదిలీ చేయండి. లక్ష్యంపై:
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
dataset = fetch_20newsgroups(
data_home='/path/to/prepared-scikit-data',
download_if_missing=False,
)డేటా లేకపోతే download_if_missing=False OSError ను లేవనెత్తుతుంది; ఇది మరొక డౌన్‌లోడ్ మార్గాన్ని ప్రయత్నించదు. లేని తయారీని తర్వాతి డేటా ఆపరేషన్ నుండి వేరు చేయడానికి ఆ ఫలితాన్ని ఉపయోగించండి.
లక్ష్యం యొక్క కాష్ స్థానాన్ని సరిపోల్చండి. get_data_home డిఫాల్ట్‌ను నివేదిస్తుంది, అయితే SCIKIT_LEARN_DATA లేదా స్పష్టమైన data_home దాన్ని మార్చగలదు. మరొక వినియోగదారు హోమ్‌లోని కాష్ ఇక్కడ స్వయంచాలకంగా కనిపించదు.
సరిపోయే లైబ్రరీ వెర్షన్ మరియు fetcher ను ఉపయోగించి కాష్‌ను సృష్టించండి. tar ఆర్కైవ్ లేదా చేతితో తయారు చేసిన అంతర్గత pickle ఆ మద్దతు ఉన్న ఫలితంతో పరస్పరం మార్చుకోలేవు.
ప్రత్యక్ష డౌన్‌లోడ్‌ల కోసం, Python ప్రారంభమయ్యే ముందు వాస్తవ డౌన్‌లోడర్ యొక్క ప్రాక్సీ వాతావరణాన్ని కాన్ఫిగర్ చేయండి. డేటాసెట్ హోస్ట్ పబ్లిక్‌గా ఉండి పబ్లిక్-ప్రాక్సీ డౌన్‌లోడ్‌లు అనుమతించబడినప్పుడు, HTTP ప్రాక్సీ జాబితా డౌన్‌లోడర్ యొక్క HTTP ప్రాక్సీ వాతావరణ విలువలకు అభ్యర్థులను అందిస్తుంది. scikit-learn ఇన్‌స్టాల్ చేయడం లేదా బండిల్ చేసిన load_* ఉదాహరణలను ఉపయోగించడం నెట్‌వర్క్ డేటాసెట్ డౌన్‌లోడ్‌ను సాధన చేయదు.