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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 = 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')}, {
'$set': {
'is_end': 1
}
})
elapsed = (time.clock() - start)
print("Time used:",elapsed)
运行一下，发现用了4秒左右
再使用motor以异步的形式来编写脚本 motor_test.py
host = '127.0.0.1'
port = 27017
database = 'LiePin'
import time
start = time.clock()
import asyncio
from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClient
connection = AsyncIOMotorClient(
host,
port
)
db = connection[database]
async def run():
async for doc in db.LiePin_Analysis1.find({}, ['_id', 'JobTitle', 'is_end']):
db.LiePin_Analysis1.update_one({'_id': doc.get('_id')}, {'$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
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暂无基于python3.7利用Motor来异步读写Mongodb提高效率(推荐)的评论...
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/16
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。
探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。