网站调用微博视频网站怎么做动图

网站调用微博,视频网站怎么做动图,推广培训班,wordpress添加干扰代码文章目录 7.3 批量操作优化：BulkWrite 前置准备 1. 环境要求 2. 基础连接代码 7.3.1 循环单条操作vs批量操作：性能差异对比 核心差异 实战性能对比（测试10000条插入） 典型输出结果（参考） 差异原因分析 7.3.2 BulkWrite实战：批量插入、更新、删除组合操作 核心语法 实战：…文章目录7.3 批量操作优化：BulkWrite前置准备1. 环境要求2. 基础连接代码7.3.1 循环单条操作vs批量操作：性能差异对比核心差异实战性能对比（测试10000条插入）典型输出结果（参考）差异原因分析7.3.2 BulkWrite实战：批量插入、更新、删除组合操作核心语法实战：组合操作完整示例输出结果（参考）关键注意事项7.3.3 场景实战：百万级日志数据批量导入优化业务场景优化思路完整优化代码典型输出结果（参考）进一步优化建议7.3.4 核心总结扩展：不同驱动的BulkWrite语法（参考）7.3 批量操作优化：BulkWriteBulkWrite（批量写入）是MongoDB提供的核心批量操作接口，能够将插入、更新、删除等多个操作打包成一批发送到服务端，大幅减少客户端与服务端的网络往返次数（Round-Trip），相比循环单条操作可提升数倍甚至数十倍的性能。本节从性能对比、核心实战、百万级数据导入优化三个维度，全面讲解BulkWrite的使用与优化思路。前置准备1. 环境要求MongoDB版本：3.2+（BulkWrite基础支持），推荐4.4+（性能更优）驱动：以Pythonpymongo（3.12+）为例（Node.js/Java驱动语法逻辑一致）安装依赖：pip install pymongo python-dotenv2. 基础连接代码frompymongoimportMongoClient,InsertOne,UpdateOne,DeleteOnefrompymongo.errorsimportBulkWriteErrorimporttimeimportrandomimportstring# 1. 连接MongoDB（本地/远程）client=MongoClient("mongodb://localhost:27017/")# 2. 选择数据库和集合db=client["test_db"]collection=db["bulk_demo"]# 清空测试集合（仅测试用）collection.delete_many({})7.3.1 循环单条操作vs批量操作：性能差异对比核心差异操作类型网络往返次数性能特点适用场景循环单条操作N次（N=操作数）网络开销大、吞吐量低少量操作（100）BulkWrite批量1次（分块时少量）网络开销极小、吞吐量高大量操作（≥100）实战性能对比（测试10000条插入）frompymongoimportMongoClient,InsertOne,UpdateOne,DeleteOnefrompymongo.errorsimportBulkWriteErrorimporttimeimportrandomimportstring# 1. 连接MongoDB（本地/远程）client=MongoClient("mongodb://localhost:27017/")# 2. 选择数据库和集合db=client["test_db"]collection=db["bulk_demo"]# 清空测试集合（仅测试用）collection.delete_many({})# 生成测试数据（随机字符串）defgenerate_random_str(length=10):return''.join(random.choice(string.ascii_letters)for_inrange(length))# 测试数据量TEST_COUNT=10000test_data=[{"name":generate_random_str(),"age":random.randint(18,60)}for_inrange(TEST_COUNT)]# ========== 测试1：循环单条插入 ==========start_time=time.time()fordocintest_data:collection.insert_one(doc)single_cost=time.time()-start_timeprint(f"循环单条插入{TEST_COUNT}条耗时：{single_cost:.2f}秒")# 清空集合，准备批量测试collection.delete_many({})# ========== 测试2：BulkWrite批量插入 ==========start_time=time.time()# 构造批量插入操作列表bulk_operations=[InsertOne(doc)fordocintest_data]# 执行批量操作result=collection.bulk_write(bulk_operations)b