使用seaborn.load_dataset报错URLError [WinError 10060]求助

以下是针对该超时错误的几种可行解决方案：

• 手动下载数据集到本地缓存目录

  1. 在Windows系统中，创建路径C:\Users\<你的用户名>\seaborn-data（替换为你的实际用户名）；
  2. 获取tips.csv数据集文件，将其保存到上述目录；
  3. 重新执行df = sns.load_dataset("tips")，seaborn会优先读取本地缓存文件，无需网络请求。

• 延长网络请求超时时间
  通过修改urllib的默认超时参数，给网络请求更多时间完成，代码示例：

  import urllib.request
  # 保存原urlopen方法
  original_urlopen = urllib.request.urlopen
  
  # 自定义超时设置（这里设为30秒）
  def custom_urlopen(url, timeout=30, *args, **kwargs):
      return original_urlopen(url, timeout=timeout, *args, **kwargs)
  
  # 替换默认方法
  urllib.request.urlopen = custom_urlopen
  
  # 再加载数据集
  import seaborn as sns
  df = sns.load_dataset("tips")
  

• 检查防火墙与杀毒软件拦截

  • 暂时关闭系统防火墙，测试是否能正常下载数据集；若可行，将Python程序添加到防火墙信任列表；
  • 检查杀毒软件是否存在拦截Python网络请求的规则，调整规则允许Python访问外部网络。

• 切换国内镜像数据源
  将seaborn的数据集下载地址替换为国内镜像，提升下载稳定性，代码示例：

  import seaborn as sns
  # 设置本地缓存路径
  sns.load_dataset.cache_path = "C:/Users/<你的用户名>/seaborn-data"
  # 替换tips数据集的镜像地址
  sns.utils.DATASET_URLS['tips'] = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/seaborn-data/tips.csv"
  # 加载数据集
  df = sns.load_dataset("tips")
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rehan Ahmad