一日一技：在 MongoDB 中，如何批量更新不同数据为不同值？，
我们知道，当使用 Pymongo 更新MongoDB 字段的时候，我们有两种常见的方法：
- handler.update_one({'name': 'value'}, {'$set': {'aa': 'bb'}})
- handler.update_many({'name': 'value'}, {'$set': {'aa': 'bb'}})
其中，update_one是更新第一条满足查询条件的数据;update_many是更新所有满足查询条件的数据。大家在使用update_many的时候，不知道有没有想过一个问题：update_many会对所有满足条件的文档更新相同的字段。例如，对于上面第二行代码，所有name字段为value的数据，在更新以后，新的数据的aa字段的值全都是bb。那么，有没有办法一次性把不同的字段更新成不同的数据呢?
例如，我们的 MongoDB 中有如下数据：
| sid | name | sex | result | is_qualified |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 王晓一 | 男 | 80 | true |
| 2 | 张小二 | 女 | 69 | false |
| 3 | 刘小三 | 男 | 76 | false |
| 4 | 朱小四 | 女 | 75 | true |
| 5 | 马小五 | 男 | 50 | false |
| 6 | 赵小六 | 女 | 77 | true |
| 7 | 钱小七 | 男 | 60 | false |
| 8 | 孙小八 | 女 | 68 | false |
| 9 | 李小九 | 男 | 98 | true |
| 10 | 周小十 | 女 | 61 | false |
假设这是一份成绩表，一开始，要求男生不低于80分，女生不低于70分，is_qualified字段才会为True。后来改了计分规则，变成男生不低于90分，女生不低于60分，is_qualified就能为 True，否则为 False。所以现在需要批量更新数据。显然，对男生而言，有一些原本为True的需要变成 False;对女生而言，有一些原本为 False 的，要变成 True。如果让你直接使用update_many，你可能需要写成两条更新语句：
- handler.update_many({'sex': '男', 'result': {'$lt': 90}}, {'$set': {'is_qualified': False}})
- handler.update_many({'sex': '女', 'result': {'$gte': 60}}, {'$set': {'is_qualified': True}})
那有没有办法只发一次请求，就同时更新两组数据呢?其实方法也是有的，就是bulk_write：
- import pymongo
- handler = pymongo.MongoClient().test_db.test_col
- handler.bulk_write([
- pymongo.UpdateMany({'sex': '男', 'result': {'$lt': 90}}, {'$set': {'is_qualified': False}}),
- pymongo.UpdateMany({'sex': '女', 'result': {'$gte': 60}}, {'$set': {'is_qualified': True}})
- ])
bulk_write接收一个列表作为参数。这个列表里面的每一个元素是一个pymongo.X对象，这里的 X 可能是InsertOne/InsertMany/DeleteOne/DeleteMany/UpdateOne/ UpdateMany……，基本上就是你想使用的对应操作的驼峰命名法形式。
这种方式，Pymongo 会在一次请求同时提交这两组操作，减少网络连接的时间消耗。
批量操作不仅支持UpdateOne，还支持各种其他操作，你可以阅读Bulk Write Operations — PyMongo 3.11.4 documentation[1]。
参考资料
[1]Bulk Write Operations — PyMongo 3.11.4 documentation: https://pymongo.readthedocs.io/en/stable/examples/bulk.html