调用count_documents报错：AttributeError: 'dict'无_txn_read_preference属性

错误原因 #

你调用count_documents时传参方式错误。在PyMongo中，count_documents的第二个参数是session对象，而非查询选项字典。你把{'limit':1}作为第二个位置参数传入，导致PyMongo把这个字典当成了session对象，进而触发AttributeError: 'dict' object has no attribute '_txn_read_preference'错误。

修正方案 #

方案1：修正count_documents的传参方式 #

把limit作为关键字参数传入，而非位置参数：

def upsert_load_history(arg_file_type, arg_date, arg_db_collection):
    print("===== upsert_load_history ======")
    json_query = {"filetype": arg_file_type}
    # 用关键字参数传递limit选项
    row_count = arg_db_collection.count_documents(json_query, limit=1)
    if row_count == 0:
        insert_load_history_new_rows(arg_file_type, arg_date, arg_db_collection)
    else:
        update_load_history_for_file_type(arg_file_type, arg_date, arg_db_collection)

方案2：改用find_one更高效判断存在性 #

既然只是判断文档是否存在，用find_one比count_documents更高效——找到匹配文档就立即返回，无需额外计数操作：

def upsert_load_history(arg_file_type, arg_date, arg_db_collection):
    print("===== upsert_load_history ======")
    json_query = {"filetype": arg_file_type}
    existing_doc = arg_db_collection.find_one(json_query)
    if not existing_doc:
        insert_load_history_new_rows(arg_file_type, arg_date, arg_db_collection)
    else:
        update_load_history_for_file_type(arg_file_type, arg_date, arg_db_collection)

方案3：用MongoDB原生原子Upsert一步完成（推荐） #

MongoDB本身支持原子性的upsert操作，无需先查询再判断，一步完成插入/更新，还能避免并发场景下的竞态问题：

from datetime import datetime

def upsert_load_history(arg_file_type, arg_date, arg_db_collection):
    print("===== upsert_load_history ======")
    filter_query = {"filetype": arg_file_type}
    update_data = {
        "$set": {
            "last_date_processed": arg_date,
            "update_date": datetime.utcnow()
        }
    }
    # upsert=True：不存在则插入，存在则更新
    arg_db_collection.update_one(filter_query, update_data, upsert=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NealWalters