Pipeline 跳过拉取代码

Pipeline 是一种在数据科学和机器学习中常见的工具，它帮助我们组织和执行一系列任务，如数据预处理、特征工程、模型训练和评估等，通常用于流水线式的作业流程。有时候，可能需要在 Pipeline 中跳过某个特定步骤或阶段，例如，如果数据已经准备好，不需要再次清洗，或者模型已经训练完成，无需重复训练。

如果你想在 Pipeline 中跳过拉取代码（假设是指从版本控制仓库获取代码的过程），你可以这样操作：

1. **定义 Pipeline 阶段**: 确定哪些步骤是可选的，比如 `fetch_code`，这通常是第一步。

2. **使用条件语句**: 在执行 `fetch_code` 这个步骤前，检查代码是否已存在或是否需要更新。你可以使用 Python 的 `if` 语句来判断，例如 `if not os.path.exists(local_code_directory):`.

3. **编写 Pipeline 部分**: 如果 `fetch_code` 需要跳过，那么将这部分设置为一个空的步骤或者 `pass`，例如：

   from sklearn.pipeline import Pipeline, SimpleFunctionTransformer

   fetch_code_step = SimpleFunctionTransformer(func=lambda: None) if skip_fetch else fetch_code_step

4. **整合到 Pipeline**: 将 `fetch_code_step` 添加到你的 Pipeline 中，根据 `skip_fetch` 的值决定是否包含。

5. **调用 Pipeline**: 在运行 Pipeline 时，传入 `skip_fetch` 参数来决定是否执行代码拉取部分。

pipeline = Pipeline([("fetch_code", fetch_code_step), ...])
pipeline.fit(data, target, skip_fetch=not code_needs_to_be_fetched)