基于python3.7利用Motor来异步读写Mongodb提高效率(推荐)

如果使用Python做大型海量数据批量任务时，并且backend用mongodb做数据储存时，常常面临大量读写数据库的情况。尤其是大量更新任务，由于不能批量操作，我们知道pymongo是同步任务机制，相当耗时。

如果采用多线程、多进程的方案确实有效，但编写麻烦、消耗系统资源大（pymongo还不允许fork线程中共用连接）。这里主要瓶颈在于IO，使用单线程异步操作就会效果很好。

Motor是一个异步mongodb driver，支持异步读写mongodb。它通常用在基于Tornado的异步web服务器中。

Motor同时支持使用asyncio（Python3.4以上标准库）作为异步模型，使用起来十分方便。

我们来测试一下效率，使用传统pymongo来进行批量读写 mongo_test.py:

host = ’127.0.0.1’port = 27017database = ’LiePin’import timestart = time.clock()from pymongo import MongoClientconnection = MongoClient( host, port)db = connection[database]for doc in db.LiePin_Analysis1.find({}, [’_id’, ’JobTitle’, ’is_end’]): db.LiePin_Analysis1.update_one({’_id’: doc.get(’_id’)}, { ’$set’: { ’is_end’: 1 } })elapsed = (time.clock() - start)print('Time used:',elapsed)

运行一下，发现用了4秒左右

再使用motor以异步的形式来编写脚本 motor_test.py

host = ’127.0.0.1’port = 27017database = ’LiePin’import timestart = time.clock()import asynciofrom motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClientconnection = AsyncIOMotorClient( host, port)db = connection[database]async def run(): async for doc in db.LiePin_Analysis1.find({}, [’_id’, ’JobTitle’, ’is_end’]): db.LiePin_Analysis1.update_one({’_id’: doc.get(’_id’)}, {’$set’: {’is_end’:0}})asyncio.get_event_loop().run_until_complete(run())elapsed = (time.clock() - start)print('Time used:',elapsed)

仅仅1秒左右就完成了任务

效率由此可见一斑

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