问在pymongo中默认的batchSize是什么？EN一、链接数据库 # 链接数据库se7en521是账号，123456是密码...
该batch_size设定完成，但这个想法是，你只需要设置它的find()方法，而不必做手工低水平电话或通过批次...
# find() 里面第一个花括号代表查询条件,第二个代表返回结果的字段(0不返回,1返回),在大量数据操作的时候很明显可以提升性能 images = mdb['testdb']['image'].find({"image_size.height": {"$exists": True}}, {"url": 1, "other": 0}, no_cursor_timeout=True).batch_size(2000).limit(100)...
1、设置 no_cursor_timeout=True,即游标连接永不超时,需要手动关闭游标(可以利用with上下文管理器) 2、减少单次获取的数据量,比如 batch_size=10,即单次获取10条数据 三、示例 with mongo_col.find({},{'_id':0},no_cursor_timeout=True,batch_size=10) as cursor:forresultincursor: parse(result)...
mongo特别适合存储各种嵌套及不能确定格式的数据,而mongo自带的去重功能(使用_id唯一键支持)又特别适合小爬虫存储数据。多数情况会出现数据更新的操作, 但又不知道是不是存在, 是使用insert还是update。看到最后就知道了, 还可以存在则更新部分字段, 不存在则插入。废话不多说, 开干。
ret2find = collect.find()# <pymongo.cursor.Cursor object at 0x0000024BBEBE15C8> 从上⾯的结果可以看出，find_one() 查询得出单⼀字典；find()则是⼀个⽣成器对象能够通过 for val in ret2find: 遍历取出 设置查询条件 但能取出全部数据还不够，查询⼀般是会带条件、甚⾄复杂的条件 —— ...
pymongo.errors.BulkWriteError: batch op errors occurred >>> docs [{'_id': ObjectId('560f1933fba52279f0b0da0e')}] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. PyMongo以这种方式添加_id字段有以下几个原因:
pymongo.collection.Collection.find_one_and_update pymongo.monitoring.CommandListener.started gridfs.GridFS.list pymongo.mongo_client.MongoClient.database_names pymongo.collection.Collection.with_options pymongo.cursor.Cursor.batch_size bson.timestamp.Timestamp.as_datetime ...
2、设置batch_size返回文档数,默认应该是20个文档(记不清了233333),可以设置小一些 #每次只返回一个文档 demos = db['demo'].find({},{"_id": 0}).batch_size(1) for cursor in demos: do_something() 1. 2. 3. 4. 5. 注意:这种方法仍然会出现可能超过10分钟任然没有返回,比如你在do_something...
pymongo.errors.BulkWriteError: batch op errors occurred>>>docs [{'_id': ObjectId('560f1933fba52279f0b0da0e')}] PyMongo以这种方式添加_id字段有以下几个原因: 所有的MongoDB文档都必须由一个_id字段。 如果PyMongo插入补个不带有_id字段的文档,MongoDB会自己添加,并且不会返回_id字段给PyMongo。