pymongo 批量插入数据_pymongo insertmany-优快云博客

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在使用pymongo的insert_many批量插入数据时遇到错误，原因是所有插入值相同。问题出在创建字典列表时，由于Python的引用特性，所有字典引用了同一内存地址。通过使用`copy()`方法创建字典副本，避免了值的同步，成功实现批量插入。

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pymongo 批量插入数据

使用python+mongodb开发一个简单的计算机运行情况监控程序，为了方便后期测试，打算模拟批量往mongodb中插入测试数据，在使用insert_many时出现，如下错误提示：

pymongo.errors.BulkWriteError: batch op errors occurred：

经过查资料发现是pymongo在处理批量插入时会检测值是否一致，如果所有的值都一样，就会报错，为此重新看代码，在代码中加入print函数，发现使用字典生成列表时，出现列表内的字典内容全部一样，代码如下：

def funInsert():
    DictMonitorList = []
        i = 0
        while i < 10:
            DictMonitor['host'] = '192.168.1.' + str(randint(1, 10)) 
            DictMonitor['boot_start'] = randint(1000,20000)
            DictMonitor['cpu_usage'] = randint(1,100)
            DictMonitor['ram'] = 80123
            DictMonitorList.append(DictMonitor)
            print(DictMonitorList)
    result = tblmonitor.insert_many(DictMonitorList)
    print(result)

输出结果如下：

[{'host': '192.168.1.7', 'boot_start': 14773, 'cpu_usage': 68, 'ram': 80123}]
插入成功0条
[{'host': '192.168.1.6', 'boot_start': 2069, 'cpu_usage': 96, 'ram': 80123}, {'host': '192.168.1.6', 'boot_start': 2069, 'cpu_usage': 96, 'ram': 80123}]
插入成功1条
[{'host': '192.168.1.5', 'boot_start': 18948, 'cpu_usage': 52, 'ram': 80123}, {'host': '192.168.1.5', 'boot_start': 18948, 'cpu_usage': 52, 'ram': 80123}, {'host': '192.168.1.5', 'boot_start': 18948, 'cpu_usage': 52, 'ram': 80123}]
插入成功2条
[{'host': '192.168.1.9', 'boot_start': 10814, 'cpu_usage': 56, 'ram': 80123}, {'host': '192.168.1.9', 'boot_start': 10814, 'cpu_usage': 56, 'ram': 80123}, {'host': '192.168.1.9', 'boot_start': 10814, 'cpu_usage': 56, 'ram': 80123}, {'host': '192.168.1.9', 'boot_start': 10814, 'cpu_usage': 56, 'ram': 80123}]
插入成功3条
[{'host': '192.168.1.7', 'boot_start': 13935, 'cpu_usage': 35, 'ram': 80123}, {'host': '192.168.1.7', 'boot_start': 13935, 'cpu_usage': 35, 'ram': 80123}, {'host': '192.168.1.7', 'boot_start': 13935, 'cpu_usage': 35, 'ram': 80123}, {'host': '192.168.1.7', 'boot_start': 13935, 'cpu_usage': 35, 'ram': 80123}, {'host': '192.168.1.7', 'boot_start': 13935, 'cpu_usage': 35, 'ram': 801