代码拉取完成，页面将自动刷新
pip3 install pymongo pandas py-snowflake-id
使用虚拟环境
# 首次，在当前目录创建虚拟环境
python3 -m venv myenv
# 激活虚拟环境(fish shell，根据实际环境选择activate脚本)
source myenv/bin/activate.fish
# 安装所需包
python3 -m pip install pymongo pandas py-snowflake-id
# 非首次，激活环境
source myenv/bin/activate.fish
实现步骤
解析 CSV 文件 使用 pandas 读取 CSV 文件，方便数据操作。
生成雪花 ID 使用 snowflake-id 库或实现自定义雪花 ID 生成逻辑。
导入 MongoDB 使用 PyMongo 连接到 MongoDB 并插入数据。
配置文件 config.ini，配置 MongoDB 连接信息和 CSV 文件信息。
例子:
[MongoDB]
uri = mongodb://123.123.123.23:8635
database = test
collection = test
[CSV]
; CSV日期类型的表头名
date_columns = createDatetime,updateDatetime
; 过滤的无效列的表头名
columns_to_ignore = SNO,OTHER_M_ID,OIL_M_ID
此处可能存在不合适展示的内容，页面不予展示。您可通过相关编辑功能自查并修改。
如您确认内容无涉及 不当用语 / 纯广告导流 / 暴力 / 低俗色情 / 侵权 / 盗版 / 虚假 / 无价值内容或违法国家有关法律法规的内容，可点击提交进行申诉，我们将尽快为您处理。
马建仓 AI 助手