Можете да се справите с това, като проверите грешките, произведени с BulkWriteError
. Това всъщност е "обект", който има няколко свойства. Интересните части са в details
:
import pymongo
from bson.json_util import dumps
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient()
db = client.test
collection = db.duptest
docs = [{ '_id': 1 }, { '_id': 1 },{ '_id': 2 }]
try:
result = collection.insert_many(docs,ordered=False)
except pymongo.errors.BulkWriteError as e:
print e.details['writeErrors']
При първо стартиране това ще даде списък с грешки под e.details['writeErrors']
:
[
{
'index': 1,
'code': 11000,
'errmsg': u'E11000 duplicate key error collection: test.duptest index: _id_ dup key: { : 1 }',
'op': {'_id': 1}
}
]
При второ изпълнение виждате три грешки, защото всички елементи са съществували:
[
{
"index": 0,
"code": 11000,
"errmsg": "E11000 duplicate key error collection: test.duptest index: _id_ dup key: { : 1 }",
"op": {"_id": 1}
},
{
"index": 1,
"code": 11000,
"errmsg": "E11000 duplicate key error collection: test.duptest index: _id_ dup key: { : 1 }",
"op": {"_id": 1}
},
{
"index": 2,
"code": 11000,
"errmsg": "E11000 duplicate key error collection: test.duptest index: _id_ dup key: { : 2 }",
"op": {"_id": 2}
}
]
Така че всичко, което трябва да направите, е да филтрирате масива за записи с "code": 11000
и тогава само "паника", когато има нещо друго вътре
panic = filter(lambda x: x['code'] != 11000, e.details['writeErrors'])
if len(panic) > 0:
print "really panic"
Това ви дава механизъм за игнориране на дублиращите се ключови грешки, но разбира се да обръщате внимание на нещо, което всъщност е проблем.