这是我正在使用的代码,我得到了一个错误的文件路径,我把这个文件和其他文件放在同一个文件夹中。 # imports
import csv
import json
import dash
import pandas as pd
import sys, getopt, pprint, os
import pymongo
import numpy as np
import dash_leaflet as dl
import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as go
import base64
import os
from dash im
我试图通过在pymongo中进行批量插入来插入500个文档,并得到此错误。
File "/usr/lib64/python2.6/site-packages/pymongo/collection.py", line 306, in insert
continue_on_error, self.__uuid_subtype), safe)
File "/usr/lib64/python2.6/site-packages/pymongo/connection.py", line 748, in _send_message
raise AutoRe
我编写了这个脚本,用于在没有复制的情况下将文档插入Mongodb
import tldextract
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient()
db = client.my_domains
collection = db.domain
with open('inputcut.csv', 'r') as f:
for line in f:
ext = tldextract.extract(line)
domain = {"domain":ext.registered
我有一个Python应用程序将字典记录插入到MongoDB中(通过PyMongo)。
字典记录是从CSV文件的行中读取的(它实际上是以制表符分隔的,但也有相同的区别)。
要读取CSV文件并将每一行插入到MongoDB中,我将使用以下代码:
with open(input_file, 'r') as f_h:
reader = csv.DictReader(f_h, delimiter='\t')
records = []
for record in reader:
records.append(record)
我正在比较两个数据库的性能,加上csv - data是1百万行乘5列的浮点数,批量插入sqlite/mongodb/csv,这是用python完成的。
import csv
import sqlite3
import pymongo
N, M = 1000000, 5
data = np.random.rand(N, M)
docs = [{str(j): data[i, j] for j in range(len(data[i]))} for i in range(N)]
写入csv需要6.7秒:
%%time
with open('test.csv', 'w
我使用Python语言中的PyMongo库在MongoDB中插入文档。pandas数据帧有37个字段和60k条记录(数据集链接:)。数据帧中的所有字段都已转换为str类型。我收到以下错误:
OverflowError: MongoDB can only handle up to 8-byte ints
当我使用for循环插入2500个文档的块时,错误仍然存在。
代码片段:
import pandas as pd
import pymongo
client = pymongo.MongoClient()
db = client['patenting_in_psi']
colle
我正在尝试将PDF文件插入到MongoDB数据库中。这些文件足够小(<16 MegaBytes),因此我不认为需要增加GridFS的复杂性(尽管根据我看到的教程,它看起来很容易使用)。我如何使用flask_pymongo (甚至是一个使用pymongo的基本示例)来完成这个任务。
以下是我到目前为止所做的,但是我得到了以下错误:
bson.errors.InvalidStringData:文档中的字符串必须是有效的
flask_app.py:
from flask import Flask, render_template_request
from flask_pymongo i
因此,我正在构建一个mongo数据库类,它将提供将文档插入到插入服务的访问权,并提供通过查询服务查看文档的访问权限。现在,我的database.py类有以下内容:
import pymongo
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db_connection = client['my_database']
class DB_Object(object):
""" A class providing structure and access to
我一直试图做一个简单的上传功能,让我们的用户选择一个CSV文件从他的电脑,并将它上传到我的Mongo。我目前正在使用Python、Pymongo和Pandas来完成这个任务,而且它可以工作,但它只适用于代码中显示的“本地”adress (C:\Users\joao.soeiro\Downloads)。
我想知道如何使这个字符串“动态”,这样它就可以从任何地方读取和上传文件,而不仅仅是我的计算机。我知道这一定是个愚蠢的问题但我真的是个乞丐..。
考虑过使用tempfile()模块创建一些临时目录,但要注意如何在代码中使用它,如下所示:
import pandas as pd
from pymon