当前位置: 首页 > news >正文

【Kaggle】Kaggle数据集如何使用命令语句下载?

一、Kaggle数据集如何下载

1.1 问题的起因

最近看到了 Google 组织的 Kaggle 比赛,想自己试一下,但是数据集太大了,将近有370G的数据。直接下载的话,网速太慢,可能要下载3-4天,所以萌生了用命令语句下载的想法。

在这里插入图片描述

1.2 解决方法

一开始的想法简单粗暴,直接 wget 浏览器获取到的链接,然后在服务器上直接 wget,结果一试,果然不行。

然后就搜索了下,发现官方提供了下载的命令行工具,直接pip安装之后就可用。

https://github.com/Kaggle/kaggle-api

在这里插入图片描述

下面就写一下自己总结的关键步骤。

1.2.1 安装 Kaggle API

确保您已安装 Python 和包管理器 pip。 运行以下命令以使用命令行访问 Kaggle API:

pip install kaggle 

可能需要在 Mac/Linux 上执行:

pip install --user kaggle

如果在安装过程中出现问题,建议执行此操作。

通过 root 用户完成的安装(即 sudo pip install kaggle)将无法正常工作除非你明白你在做什么。 即使这样,它们仍然可能无法工作。

如果出现权限错误,强烈建议用户安装。

如果您遇到 kaggle: command not found 错误,请确保您的 Python 二进制文件位于您的路径上。

您可以通过执行 pip uninstall kaggle 并查看二进制文件的位置来查看 kaggle 的安装位置。

  • 对于 Linux 上的本地用户安装,默认位置是 ~/.local/bin;

  • 在 Windows 上,默认位置是 $PYTHON_HOME/Scripts。

我是在 Windows 上运行的:

pip install kaggle

我们的输出为:

(PyTorch) F:\kaggle>pip install kaggle
Collecting kaggleDownloading kaggle-1.5.16.tar.gz (83 kB)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 83.6/83.6 kB 130.5 kB/s eta 0:00:00Preparing metadata (setup.py) ... done
Requirement already satisfied: six>=1.10 in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from kaggle) (1.16.0)
Requirement already satisfied: certifi in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from kaggle) (2022.12.7)
Requirement already satisfied: python-dateutil in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from kaggle) (2.8.2)
Requirement already satisfied: requests in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from kaggle) (2.31.0)
Requirement already satisfied: tqdm in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from kaggle) (4.65.0)
Collecting python-slugifyDownloading python_slugify-8.0.1-py2.py3-none-any.whl (9.7 kB)
Requirement already satisfied: urllib3 in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from kaggle) (1.26.12)
Requirement already satisfied: bleach in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from kaggle) (5.0.1)
Requirement already satisfied: webencodings in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from bleach->kaggle) (0.5.1)
Collecting text-unidecode>=1.3Downloading text_unidecode-1.3-py2.py3-none-any.whl (78 kB)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 78.2/78.2 kB 543.3 kB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from requests->kaggle) (3.1.0)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from requests->kaggle) (3.4)  
Requirement already satisfied: colorama in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from tqdm->kaggle) (0.4.6)        
Building wheels for collected packages: kaggleBuilding wheel for kaggle (setup.py) ... doneCreated wheel for kaggle: filename=kaggle-1.5.16-py3-none-any.whl size=110697 sha256=b988a133c1466dda33402c76755602048d45d3e79d6600b04c67842c464b53ecStored in directory: c:\users\xiaowang\appdata\local\pip\cache\wheels\43\4b\fb\736478af5e8004810081a06259f9aa2f7c3329fc5d03c2c412
Successfully built kaggle
Installing collected packages: text-unidecode, python-slugify, kaggle
Successfully installed kaggle-1.5.16 python-slugify-8.0.1 text-unidecode-1.3

1.2.2 创建token

登录 kaggle 自己的主页(https://www.kaggle.com/<USER_NAME>/account),找到 API,点击 create api token 按钮,生成 kaggle.json 配置文件,文件中便包含了用户名和 token 串。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

将该文件移动至 kaggle 默认的路径下(~/.kaggle/kaggle.json),我的放置路径为:

C:\Users\XiaoWang\.kaggle

如果在用户路径下没有找到 .kaggle 的文件夹,自己新建一个!

这里需要注意,kaggle.json 文件除了可以配置用户名和 token 外,还可以配置 proxy 等内容,具体参考如下:

usage: kaggle config set [-h] -n NAME -v VALUErequired arguments:-n NAME, --name NAME  Name of the configuration parameter(one of competition, path, proxy)-v VALUE, --value VALUEValue of the configuration parameter, valid values depending on name- competition: Competition URL suffix (use "kaggle competitions list" to show options)- path: Folder where file(s) will be downloaded, defaults to current working directory- proxy: Proxy for HTTP requests

当然,也可以直接编辑 kaggle.json 文件。编辑好后,执行 kaggle config view,查看当前配置。

(PyTorch) F:\kaggle>kaggle config view
Configuration values from C:\Users\XiaoWang\.kaggle
- username: *****
- path: F:/kaggle
- proxy: None
- competition: None

1.2.3 下载数据

上面都准备好之后,找到要下载数据的页面,就可以进行数据下载了。这里以我要下载数据的地址为例:

https://www.kaggle.com/competitions/google-research-identify-contrails-reduce-global-warming

我们找到下面的数据集下载的 API 命令!

在这里插入图片描述

kaggle competitions download -c google-research-identify-contrails-reduce-global-warming

即可看到如下命令提示:

(PyTorch) F:\kaggle>kaggle competitions download -c google-research-identify-contrails-reduce-global-warming
Downloading google-research-identify-contrails-reduce-global-warming.zip to F:/kaggle\competitions\google-research-identify-contrails-reduce-global-warming16%|███████████████▋                                                                                    | 47.4G/302G [1:21:35<6:24:02, 11.9MB/s]

更多的数据下载方式如下:

usage: kaggle datasets download [-h] [-f FILE_NAME] [-p PATH] [-w] [--unzip][-o] [-q][dataset]optional arguments:-h, --help            show this help message and exitdataset               Dataset URL suffix in format <owner>/<dataset-name> (use "kaggle datasets list" to show options)-f FILE_NAME, --file FILE_NAMEFile name, all files downloaded if not provided(use "kaggle datasets files -d <dataset>" to show options)-p PATH, --path PATH  Folder where file(s) will be downloaded, defaults to current working directory-w, --wp              Download files to current working path--unzip               Unzip the downloaded file. Will delete the zip file when completed.-o, --force           Skip check whether local version of file is up to date, force file download-q, --quiet           Suppress printing information about the upload/download progress

相关文章:

【Kaggle】Kaggle数据集如何使用命令语句下载?

一、Kaggle数据集如何下载 1.1 问题的起因 最近看到了 Google 组织的 Kaggle 比赛&#xff0c;想自己试一下&#xff0c;但是数据集太大了&#xff0c;将近有370G的数据。直接下载的话&#xff0c;网速太慢&#xff0c;可能要下载3-4天&#xff0c;所以萌生了用命令语句下载的…...

android pdf框架,编译mupdf

因为mupdf编译的体积不小,之前也发过编译的文章,现在更新一下. 建一个mupdf_c目录,名字自己取,在里面git下载mupdf源码,把目录修改为libmupdf mupdf_c目录下建build.gradle文件,内容如下 apply plugin: com.android.library apply plugin: maven-publishgroup com.artifex.…...

线性表详细讲解

2.1 线性表的定义和特点2.2 案例引入2.3 线程表的类型定义2.4 线性表的顺序表示和实现2.4.1 线性表的顺序存储表示2.4.2 线性表的结构类型定义2.4.3 顺序表基本操作的实现2.4.4 顺序表总结 2.5 线性表的链式表示和实现2.5.1 线性表的链式存储表示2.5.2 单链表的实现&#xff08…...

代码随想录算法训练营day45

文章目录 Day45爬楼梯题目思路代码 零钱兑换题目思路代码 完全平方数题目思路代码 Day45 爬楼梯 70. 爬楼梯 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 题目 假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢…...

机器学习深度学习——softmax回归(上)

&#x1f468;‍&#x1f393;作者简介&#xff1a;一位即将上大四&#xff0c;正专攻机器学习的保研er &#x1f30c;上期文章&#xff1a;机器学习&&深度学习——线性回归的简洁实现 &#x1f4da;订阅专栏&#xff1a;机器学习&&深度学习 希望文章对你们有所…...

基于express调用chatgpt文字流输出和有道智云语音合成

express是基于node.js的一个web框架&#xff0c;可以更加简洁的去创建一个后台服务&#xff0c;由于项目的需要&#xff0c;引入和typescript&#xff0c;经过几天的努力实现了chatgpt文字流输出有道智云语音合成的结合&#xff08;略有遗憾&#xff09;&#xff0c;下面我记载…...

(学习笔记-内存管理)内存分段、分页、管理与布局

内存分段 程序是由若干个逻辑分段组成的&#xff0c;比如可由代码分段、数据分段、栈段、堆段组成。不同的段是有不同的属性的&#xff0c;所以就用分段的形式把这些分段分离出来。 分段机制下&#xff0c;虚拟地址和物理地址是如何映射的&#xff1f; 分段机制下的虚拟地址由…...

PHP使用Redis实战实录1:宝塔环境搭建、6379端口配置、Redis服务启动失败解决方案

宝塔环境搭建、6379端口配置、Redis服务启动失败解决方案 前言一、Redis安装部署1.安装Redis2.php安装Redis扩展3.启动Redis 二、避坑指南1.6379端口配置2.Redis服务启动&#xff08;1&#xff09;Redis服务启动失败&#xff08;2&#xff09;Redis启动日志排查&#xff08;3&a…...

【数据结构】这堆是什么

目录 1.二叉树的顺序结构 2.堆的概念及结构 3.堆的实现 3.1 向上调整算法与向下调整算法 3.2 堆的创建 3.3 建堆的空间复杂度 3.4 堆的插入 3.5 堆的删除 3.6 堆的代码的实现 4.堆的应用 4.1 堆排序 4.2 TOP-K问题 首先&#xff0c;堆是一种数据结构&#xff0c;一种特…...

FFmpeg 音视频开发工具

目录 FFmpeg 下载与安装 ffmpeg 使用快速入门 ffplay 使用快速入门 FFmpeg 全套下载与安装 1、FFmpeg 是处理音频、视频、字幕和相关元数据等多媒体内容的库和工具的集合。一个完整的跨平台解决方案&#xff0c;用于录制、转换和流式传输音频和视频。 官网&#xff1a;http…...

Go 语言 select 都能做什么?

原文链接&#xff1a; Go 语言 select 都能做什么&#xff1f; 在 Go 语言中&#xff0c;select 是一个关键字&#xff0c;用于监听和 channel 有关的 IO 操作。 通过 select 语句&#xff0c;我们可以同时监听多个 channel&#xff0c;并在其中任意一个 channel 就绪时进行相…...

Hive之窗口函数lag()/lead()

一、函数介绍 lag()与lead函数是跟偏移量相关的两个分析函数 通过这两个函数可以在一次查询中取出同一字段的前N行的数据(lag)和后N行的数据(lead)作为独立的列,从而更方便地进行进行数据过滤&#xff0c;该操作可代替表的自联接&#xff0c;且效率更高 lag()/lead() lag(c…...

Vite+Typescript+Vue3学习笔记

ViteTypescriptVue3学习笔记 1、项目搭建 1.1、创建项目(yarn) D:\WebstromProject>yarn create vite yarn create v1.22.19 [1/4] Resolving packages... [2/4] Fetching packages... [3/4] Linking dependencies... [4/4] Building fresh packages...success Installed…...

二、SQL-6.DCL-2).权限控制

*是数据库和表的通配符&#xff0c;出现在数据库位置上表示所有数据库&#xff0c;出现在表名位置上&#xff0c;表示所有表 %是主机名的通配符&#xff0c;表示所有主机。 e.g.所有数据库&#xff08;*&#xff09;的所有表&#xff08;*&#xff09;的所有权限&#xff08;a…...

[OpenStack] GPU透传

GPU透传本质就是PCI设备透传&#xff0c;不算是什么新技术。之前按照网上方法都没啥问题&#xff0c;但是这次测试NVIDIA A100遇到坑了。 首先是禁用nouveau 把intel_iommuon rdblacklistnouveau写入/etc/default/grub的cmdline&#xff0c;然后grub2-mkconfig -o /etc/grub2.c…...

无涯教程-jQuery - Progressbar组件函数

小部件进度条功能可与JqueryUI中的小部件一起使用。一个简单的进度条显示有关进度的信息。一个简单的进度条如下所示。 Progressbar - 语法 $( "#progressbar" ).progressbar({value: 37 }); Progressbar - 示例 以下是显示进度条用法的简单示例- <!doctype …...

[SQL挖掘机] - 窗口函数 - rank

介绍: rank() 是一种常用的窗口函数&#xff0c;它为结果集中的每一行分配一个排名&#xff08;rank&#xff09;。这个排名基于指定的排序顺序&#xff0c;并且在遇到相同的值时&#xff0c;会跳过相同的排名。 用法: rank() 函数的语法如下&#xff1a; rank() over ([pa…...

VBAC多层防火墙技术的研究-状态检测

黑客技术的提升和黑客工具的泛滥,造成大量的企业、机构和个人的电脑系统遭受程度不同的入侵和攻击,或面临随时被攻击的危险。迫使大家不得不加强对自身电脑网络系统的安全防护,根据系统管理者设定的安全规则把守企业网络,提供强大的、应用选通、信息过滤、流量控制、网络侦…...

PHP8的数据类型-PHP8知识详解

在PHP8中&#xff0c;变量不需要事先声明&#xff0c;赋值即声明。 不同的数据类型其实就是所储存数据的不同种类。在PHP8.0、8.1中都有所增加。以下是PHP8的15种数据类型&#xff1a; 1、字符串&#xff08;String&#xff09;&#xff1a;用于存储文本数据&#xff0c;可以使…...

明晚直播:可重构计算芯片的AI创新应用分享!

大模型技术的不断升级及应用落地&#xff0c;正在推动人工智能技术发展进入新的阶段&#xff0c;而智能化快速增长和发展的市场对芯片提出了更高的要求&#xff1a;高算力、高性能、灵活性、安全性。可重构计算区别于传统CPU、GPU&#xff0c;以指令驱动的串行执行方式&#xf…...

如何通过Diablo Edit2高效定制暗黑破坏神II角色?全攻略指南

如何通过Diablo Edit2高效定制暗黑破坏神II角色&#xff1f;全攻略指南 【免费下载链接】diablo_edit Diablo II Character editor. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/diablo_edit 你是否曾因暗黑破坏神II中属性点分配错误而重开新角色&#xff1f;是否为刷…...

30天重置一次:JetBrains IDE评估期管理工具使用指南

30天重置一次&#xff1a;JetBrains IDE评估期管理工具使用指南 【免费下载链接】ide-eval-resetter 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/id/ide-eval-resetter 在软件开发过程中&#xff0c;JetBrains系列IDE&#xff08;如IntelliJ IDEA、PyCharm、WebStorm等…...

Driver Store Explorer:Windows驱动管理的终极免费解决方案,轻松释放10GB+磁盘空间

Driver Store Explorer&#xff1a;Windows驱动管理的终极免费解决方案&#xff0c;轻松释放10GB磁盘空间 【免费下载链接】DriverStoreExplorer Driver Store Explorer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/DriverStoreExplorer Driver Store Explorer&#x…...

AI Agent不是你以为的那样

系列&#xff1a;《AI Agent 从原理到实战 —— 解密 Claude Code 背后的工程智慧》 第1篇引言 你大概有过这样的体验&#xff1a;打开 ChatGPT&#xff0c;说一句"帮我写封邮件&#xff0c;拒绝周五的会议邀请&#xff0c;语气委婉一点"&#xff0c;几秒钟后一封措辞…...

Graphormer参数详解:property-guided checkpoint模型结构与推理逻辑

Graphormer参数详解&#xff1a;property-guided checkpoint模型结构与推理逻辑 1. Graphormer模型概述 Graphormer是一种基于纯Transformer架构的图神经网络&#xff0c;专门为分子图(原子-键结构)的全局结构建模与属性预测而设计。该模型在OGB(Open Graph Benchmark)和PCQM…...

全套R分析代码,空间转录组 + scRNA-seq揭示阿尔茨海默病抗体药机制

&#x1f680;科研不掉发&#xff0c;快来这个地表最强的生信神仙网站&#xff1a;中国银河生信云平台&#x1f449; 立即访问&#xff1a;https://usegalaxy.cn最佳Galaxy生信云平台教程&#xff1a;从入门到精通&#xff08;图文版&#xff09;转录组分析流程和工具大全&…...

AI绘画新玩法:图图的嗨丝造相-Z-Image-Turbo部署实战,轻松生成高质量渔网袜图片

AI绘画新玩法&#xff1a;图图的嗨丝造相-Z-Image-Turbo部署实战&#xff0c;轻松生成高质量渔网袜图片 1. 引言&#xff1a;解锁AI绘画的专属风格 你是否曾经遇到过这样的困扰&#xff1f;想要生成特定风格的图片&#xff0c;比如穿着精致渔网袜的人物形象&#xff0c;但使用…...

不止是IDEA!手把手教你用同一个Docker Compose文件部署全家桶(PyCharm/GoLand/DataGrip)

云端开发革命&#xff1a;用Docker Compose统一部署JetBrains全系Web IDE 1. 为什么需要云端IDE全家桶&#xff1f; 记得去年接手一个跨语言项目时&#xff0c;我的本地开发环境简直成了灾难现场——同时开着PyCharm处理Python数据分析、GoLand编写微服务、DataGrip管理数据库&…...

OFA-VE开源多模态分析系统:GPU算力优化部署实操手册

OFA-VE开源多模态分析系统&#xff1a;GPU算力优化部署实操手册 1. 系统概述与核心价值 OFA-VE是一个基于阿里巴巴达摩院OFA大模型构建的多模态推理平台&#xff0c;专门用于分析图像内容与文本描述之间的逻辑关系。这个系统不仅能看懂图片内容&#xff0c;还能理解文字描述&…...

Flink StateBackend详解:大数据状态存储方案

Flink StateBackend详解&#xff1a;大数据状态存储的底层逻辑与实践 关键词 Flink 流处理、StateBackend、状态存储、Checkpoint、Exactly-Once、RocksDB、FsStateBackend 摘要 在大数据实时计算领域&#xff0c;状态&#xff08;State&#xff09;是流处理从"无状态计算…...