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 在Python进行大数据处理时，尤其是涉及MongoDB这样的NoSQL数据库，效率问题往往成为关键。传统的pymongo库虽然功能强大，但由于其同步操作的特性，当处理大量数据时，会面临性能瓶颈，尤其是在I/O密集型任务中。这是因为每个数据库操作都需要等待前一个操作完成，才能执行下一个，这在处理大量并发请求时会显著降低效率。 为了解决这一问题，我们可以使用Motor，这是一个专为MongoDB设计的异步驱动，支持Python 3.4及以上版本的asyncio库。Motor使得Python可以以非阻塞的方式与MongoDB交互，从而在单线程中实现高并发，提高程序运行效率，尤其适合构建高性能的Web服务。 Motor是Tornado框架下的原生组件，但同时也支持asyncio，这意味着你可以将Motor无缝集成到使用async/await语法的现代Python应用中。在上面的例子中，通过对比pymongo和Motor的性能，可以看到Motor在异步读写操作上的优势。在pymongo的示例中，批量更新操作耗时约4秒，而在Motor的异步版本中，同样的任务仅需1秒左右，效率提升了四倍。 Motor的基本使用方式包括异步创建数据库连接、异步读取文档、异步插入文档、异步更新和删除等操作。例如，在上面的`motor_test.py`中，我们首先导入了`asyncio`和`AsyncIOMotorClient`，然后使用异步的`for`循环遍历MongoDB集合，并异步执行`update_one`操作，所有这些都在事件循环中完成，无需等待任何单一操作完成。 利用Motor进行异步操作，不仅可以提高Python应用程序处理MongoDB数据的速度，还能降低系统资源的消耗，特别是对于I/O密集型任务，效果尤为明显。同时，Motor的API设计与pymongo保持一致，使得迁移成本较低，开发者可以快速上手。在开发高并发、低延迟的应用时，选择Motor作为Python与MongoDB之间的桥梁，无疑是提升效率的有效策略。