查询名为data_mange的mongo表 获取startTime为5月1日 0点 结束时间endTime为5.31 日23.59.59的数据 hit_marks是数据中的字段 为一个列表字典,dep为data中的一个字段ctf_id的前10个字符 要求使用python 输出数据data:[ dep:{num: ctu_id的数量(不能重复), cNum:符合条件(ctf_id为dep)的数据的hit_marks长度之和, rate:hit_marks中hitted为true(hitted可能不存在)的对象数量除以cNum } ]

以下是一个可能的 Python 实现：

from pymongo import MongoClient
from datetime import datetime

# 连接数据库
client = MongoClient()
db = client['your_database_name']
collection = db['data_mange']

# 构造查询条件
start_time = datetime(2021, 5, 1)
end_time = datetime(2021, 5, 31, 23, 59, 59)
query = {"startTime": {"$gte": start_time, "$lte": end_time}}

# 查询数据
data = {}
for doc in collection.find(query):
    dep = doc['ctf_id'][:10]
    if dep not in data:
        data[dep] = {'num': 0, 'cNum': 0, 'rate': 0}
    data[dep]['num'] += len(set(doc['ctu_id']))
    if dep == doc['ctf_id'][:10]:
        data[dep]['cNum'] += len(doc['hit_marks'])
        data[dep]['rate'] += sum([1 for hm in doc['hit_marks'] if hm.get('hitted', False)]) 

# 计算结果
for dep in data:
    if data[dep]['cNum'] > 0:
        data[dep]['rate'] /= data[dep]['cNum']

这段代码首先连接到 MongoDB 数据库，然后通过构造查询条件查询符合要求的文档。对于每个符合条件的文档，我们从中提取出 `dep` （即 ctf_id 的前 10 个字符），并统计出 ctu_id 的数量和 hit_marks 的长度之和，并在 hit_marks 中计算 hitted 为 true 的对象数量。最后，我们根据这些统计结果计算出所需的比率。