Dùng bộ nhớ đệm đã chuẩn bị cho fetch_20newsgroups của scikit-learn

Khi mục tiêu không thể tải xuống qua proxy của nó, hãy chuẩn bị bộ dữ liệu bằng fetcher được hỗ trợ trên một tuyến làm việc đã được phê duyệt và chuyển bộ nhớ đệm tương thích. Trên mục tiêu:

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

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

download_if_missing=False ném OSError nếu dữ liệu không có; nó không thử tuyến tải xuống khác. Dùng kết quả đó để phân biệt việc chuẩn bị còn thiếu với một thao tác dữ liệu sau đó.

Khớp vị trí bộ nhớ đệm của mục tiêu. get_data_home báo cáo giá trị mặc định, trong khi SCIKIT_LEARN_DATA hoặc một data_home rõ ràng có thể thay đổi nó. Bộ nhớ đệm trong thư mục nhà của người dùng khác không tự động hiển thị ở đây.

Tạo bộ nhớ đệm bằng phiên bản thư viện tương thích và chính fetcher. Một kho lưu trữ tar hoặc pickle nội bộ làm thủ công không thể thay thế cho kết quả được hỗ trợ đó.

Đối với tải xuống trực tiếp, hãy cấu hình môi trường proxy của trình tải xuống thực tế trước khi Python khởi động. Khi máy chủ của bộ dữ liệu là công khai và cho phép tải xuống qua proxy công khai, danh sách proxy HTTP cung cấp các ứng viên cho các giá trị môi trường proxy HTTP của trình tải xuống. Việc cài đặt scikit-learn hoặc dùng các ví dụ load_* đi kèm không thực hành việc tải bộ dữ liệu qua mạng.