第5部分：获取结果#
我们已经到达本教程的最后一步。终于到了Rachel检查她的请求状态的时候了，如果获得批准，她将通过在实际（非公开）数据上运行代码来获取她期待的分析结果。
你将学习的内容#
在第5部分结束时，你将学会：
如何检查已发送请求的状态;
如何获取代码请求的结果。
5.1. 查看已发送请求的状态#
首先需要做的，就是连接到数据站点：
正如预期的那样，第一件事始终是登录Datasite，确保本地开发服务器已启动并运行。
import syft as sy
data_site = sy.orchestra.launch(name="cancer-research-centre")
client = data_site.login(email="[email protected]", password="syftrocks")
如果要检查请求的状态，我们可以通过访问 client.requests 来实现：
client.requests
🎉 哇哦哇哦！
我们的请求已获得数据所有者批准。现在只需执行代码并收集预期结果。
5.2. 在真实数据上获取结果#
首先，我们需要获取对计划使用的syft.Dataset的引用。在我们的场景中，我们将使用"威斯康星州乳腺癌(诊断)"数据集中包含的两个资产，即特征和标签。
bc_dataset = client.datasets["Breast Cancer Biomarker"]
features, labels = bc_dataset.assets
我们现在可以计算期待已久的结果：
result = client.code.ml_experiment_on_breast_cancer_data(features_data=features, labels=labels).get()
result
恭喜完成第5部分 🎉#
恭喜您完成了本教程的第5部分。 这是PySyft从入门到精通教程的最后一个部分。
在这一部分，我们学习了如何检查已发送请求的状态，以及如何获取已批准请求的远程计算结果。
本教程完成了PySyft中基础数据科学工作流程的总体描述。