mongodb生成测试数据

MongoDB是一个非关系型数据库，由于其高可扩展性、高性能、灵活的数据模型等特点，越来越受到广大开发者的欢迎。在进行开发和测试时，通常需要一些符合实际场景的测试数据，但是手工创建测试数据是一个费时费力的工作。那么如何使用Python和MongoDB生成测试数据呢？

1. 安装pymongo

在Python中使用MongoDB需要安装pymongo，使用pip命令即可安装：

pip install pymongo

2. 连接数据库

在使用pymongo之前，首先需要连接MongoDB数据库。使用MongoClient()方法创建MongoDB连接，连接成功后可选择连接的数据库并指定使用的集合。

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient("localhost", 27017)
# 连接test数据库
db = client.test
# 选择集合
collection = db.user

3. 生成测试数据

可以使用python内置的random模块创建随机测试数据。以生成用户信息为例，可以使用random.choice()方法从列表中随机选择一项作为用户性别，使用random.randint()方法生成用户年龄，使用random.sample()方法从列表中随机选择用户所在城市。代码示例：

import random

# 用户性别
gender_list = ["男", "女"]
# 用户所在城市
city_list = ["北京", "上海", "广州", "深圳", "杭州", "长沙", "重庆", "南京", "武汉", "成都"]
# 生成测试数据
for i in range(100):
    user_info = {
        "name": f"用户{i}",
        "gender": random.choice(gender_list),
        "age": random.randint(18, 60),
        "city": random.sample(city_list, 1)[0]
    }
    # 插入数据
    collection.insert_one(user_info)

这样，就可以在MongoDB中生成100条随机用户信息的数据。运行查询代码：

for user in collection.find():
    print(user)

结果如下：

{'_id': ObjectId('6167d5a6c13e60e9158cfa0e'), 'name': '用户0', 'gender': '男', 'age': 50, 'city': '上海'}
{'_id': ObjectId('6167d5a6