PyMongo与CSV数据导入：解决数据类型自动转换的专业指南

from pymongo import MongoClient
import csv

# 建立MongoDB连接
# 请根据实际情况修改连接字符串，例如连接到远程服务器或使用认证
try:
    myclient = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
    mydb = myclient["mydbname"] # 替换为你的数据库名称
    print("成功连接到MongoDB！")
except Exception as e:
    print(f"连接MongoDB失败: {e}")
    exit() # 连接失败则退出程序

def import_csv_to_mongo(csv_filepath, collection_name):
    """
    从CSV文件读取数据，进行类型转换后批量插入MongoDB。

    Args:
        csv_filepath (str): CSV文件的路径。
        collection_name (str): 目标MongoDB集合的名称。
    """
    collection = mydb[collection_name]
    parsed_data = []

    try:
        # 使用 'with' 语句确保文件正确关闭
        with open(csv_filepath, 'r', encoding='utf-8') as myFile:
            reader = csv.DictReader(myFile, delimiter=",")

            # 遍历CSV的每一行，进行类型转换
            for row in reader:
                # 创建一个新的字典，用于存储转换后的数据
                converted_row = {}
                for field, value in row.items():
                    # 根据字段名判断并执行类型转换
                    if field in ['country_id', 'zone_id']:
                        try:
                            converted_row[field] = int(value)
                        except ValueError:
                            print(f"警告: 无法将 '{value}' 转换为整数，字段: {field}。将存储为None或跳过。")
                            converted_row[field] = None # 或选择跳过该字段
                    elif field in ['minLat', 'maxLat', 'minLong', 'maxLong']:
                        try:
                            converted_row[field] = float(value)
                        except ValueError:
                            print(f"警告: 无法将 '{value}' 转换为浮点数，字段: {field}。将存储为None或跳过。")
                            converted_row[field] = None
                    else:
                        # 默认其他字段保持为字符串
                        converted_row[field] = value
                parsed_data.append(converted_row)

        # 批量插入数据
        if parsed_data:
            result = collection.insert_many(parsed_data)
            print(f"成功插入 {len(result.inserted_ids)} 条文档到 '{collection_name}' 集合。")
        else:
            print("没有数据可供插入。")

    except FileNotFoundError:
        print(f"错误: 文件 '{csv_filepath}' 未找到。")
    except Exception as e:
        print(f"导入数据时发生错误: {e}")

# 执行函数
if __name__ == "__main__":
    # 假设你的CSV文件名为 'country.csv' 并且在当前目录下
    # 目标集合名为 'country'
    import_csv_to_mongo('country.csv', 'country')

    # 验证数据是否正确插入
    try:
        collection = mydb['country']
        print("\n集合 'country' 中的前5条文档:")
        for doc in collection.find().limit(5):
            print(doc)
    except Exception as e:
        print(f"验证数据时发生错误: {e}")