如何用Python 3.7结合Motor异步读写MongoDB提升数据库操作效率？

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如果使用Python进行大规模数据批量处理，并且后端使用MongoDB进行数据存储时，常常会遇到大量读写数据库的情况。尤其是当大量更新任务需要执行时，由于不能进行批量操作，我们了解到pymongo是采用同步任务机制。

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。