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:
代码语言：javascript复制host = '127.0.0.1'
port = 27017
database = 'LiePin'
import time
start = time.clock()
from pymongo import MongoClient
connection = 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')}, {
'$set': {
'is_end': 1
}
})
elapsed = (time.clock() - start)
print("Time used:",elapsed)运行一下，发现用了4秒左右
再使用motor以异步的形式来编写脚本 motor_test.py
代码语言：javascript复制host = '127.0.0.1'
port = 27017
database = 'LiePin'
import time
start = time.clock()
import asyncio
from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClient
connection = AsyncIOMotorClient(
host,
port
)
db = connection[database]
async def run():
async for doc in db.LiePin_Analysis1.find({}, ['_id', 'JobTitle', 'is_end']):
db.LiePin_Analysis1.update_one({'_id': doc.get('_id')}, {'$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
