示例代碼：

from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClient
from pymongo import MongoClient

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🔍 這兩個庫分別是：

名字	說明	舉個例子
pymongo.MongoClient	同步版 的 MongoDB 客戶端（常規阻塞式操作）	你在主線程里一行一行地讀寫 Mongo，等上一步做完才能做下一步
motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorClient	異步版 的 MongoDB 客戶端（非阻塞協程）	你可以用 await，并發跑多個 Mongo 操作，適合高并發 Web 應用

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? 區別

1. pymongo.MongoClient（同步）

• 每一次數據庫操作都會阻塞代碼執行，等 MongoDB 返回結果之后，程序才繼續往下走。
• 適合腳本、命令行工具、Jupyter、低并發后端服務。

比喻：
像是你去銀行排隊，一個人辦完業務，下一個人才能開始。

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2. motor.AsyncIOMotorClient（異步）

• 每次數據庫操作是異步非阻塞的，你可以 await 數據返回，但其他任務可以同時干活。
• 適合 FastAPI、aiohttp 這類異步 Web 框架，可以顯著提升并發性能。

比喻：
像是網上辦業務，你遞交申請后不用等結果，先去干別的，等通知你再回來取。

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🔢 舉個數值對比的例子：

假設你要對 MongoDB 讀取 1000 個用戶文檔。

使用 pymongo.MongoClient（同步）：

from pymongo import MongoClientclient = MongoClient()
db = client["mydb"]
users = db["users"]for i in range(1000):doc = users.find_one({"_id": i})  # 每次都等待數據庫返回

?? 假設每次請求花費 10ms，總耗時大約：

1000 次 × 10ms = 10,000ms ≈ 10秒

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使用 motor.AsyncIOMotorClient（異步 + 并發）：

from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClient
import asyncioclient = AsyncIOMotorClient()
db = client["mydb"]
users = db["users"]async def get_user(i):return await users.find_one({"_id": i})results = await asyncio.gather(*[get_user(i) for i in range(1000)])  # 并發執行

💡 因為是并發的，可以同時發出多個請求，假設最多100個并發連接：

1000 次 ÷ 100 并發批次 × 10ms ≈ 100ms

? 總時間只需要 ~0.1 秒，而不是 10 秒！性能提升 100 倍！

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? 總結對比表

特性	pymongo.MongoClient（同步）	motor.AsyncIOMotorClient（異步）
編程模式	同步，阻塞	異步，非阻塞（await）
適用場景	腳本、數據分析、低并發后端	FastAPI、aiohttp 等高并發后端
并發性能	差，串行執行	高，可并發處理成百上千請求
代碼復雜度	低	稍高（需要 async def + await）
官方推薦	適合非異步項目	適合異步框架

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🔧 技術選型建議：

如果你是用…	推薦使用
Flask、Django	pymongo.MongoClient
FastAPI、aiohttp、Sanic	motor.AsyncIOMotorClient