现在有两个集合，集合regulatePersonInfo的数据量为250万条和集合Sheet1的数据量6万条，想要查询集合regulatePersonInfo中identifyNo与集合Sheet1中IDcard相对应的行

你可以使用 MongoDB 的 $lookup 运算符来实现这个操作。具体步骤如下：

1. 在集合 regulatePersonInfo 中创建一个 identifyNo 字段的索引，这样可以加快查询速度。

2. 使用以下代码查询：

db.regulatePersonInfo.aggregate([
   {
      $lookup:
         {
           from: "Sheet1",
           localField: "identifyNo",
           foreignField: "IDcard",
           as: "matched_docs"
         }
   }
])

这个查询会在 regulatePersonInfo 集合中查找 identifyNo 字段与 Sheet1 集合中的 IDcard 字段相对应的行，并将匹配的行存储在 matched_docs 字段中。

注意，这个查询可能需要一些时间来执行，因为它需要在两个集合之间进行联合查询。如果你的数据量很大，可能需要考虑使用分片来加快查询速度。

相关问题

用爬虫爬取豆瓣top250电影名称和评分。爬250条数据，存在csv文件中

好的，您需要安装Python和一些Python库，比如requests、beautifulsoup4和csv。接下来，我将为您提供一段代码来实现您的需求。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

def get_movies():
    url = 'https://movie.douban.com/top250'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    movie_list = []
    for i in range(10):
        link = url + '?start=' + str(i * 25)
        r = requests.get(link, headers=headers, timeout=10)
        soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
        div_list = soup.find_all('div', class_='hd')
        for each in div_list:
            movie = each.a.span.text.strip()
            movie_list.append(movie)
    return movie_list

def get_ratings():
    url = 'https://movie.douban.com/top250'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    rating_list = []
    for i in range(10):
        link = url + '?start=' + str(i * 25)
        r = requests.get(link, headers=headers, timeout=10)
        soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
        div_list = soup.find_all('div', class_='star')
        for each in div_list:
            rating = each.find_all('span')[1].text.strip()
            rating_list.append(rating)
    return rating_list

if __name__ == '__main__':
    movies = get_movies()
    ratings = get_ratings()
    with open('top250.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(['电影名称', '评分'])
        for i in range(250):
            writer.writerow([movies[i], ratings[i]])
    print('数据已成功写入csv文件！')

上述代码会爬取豆瓣电影top250的电影名称和评分，并将结果存储到`top250.csv`文件中。您只需要将以上代码复制到您的Python编辑器中，运行即可。

python爬虫爬取豆瓣top250电影名称和评分。爬取250条数据存在csv文件中具体代码

好的，以下是Python爬取豆瓣Top250电影名称和评分并存储为CSV文件的代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

# 定义请求头部信息
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 定义要爬取的URL地址
url = 'https://movie.douban.com/top250'

# 发送请求，获取HTML页面
response = requests.get(url, headers=headers)

# 解析HTML页面
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 定位电影列表
movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view')

# 定义空列表存储电影名称和评分
movies = []

# 遍历电影列表，获取每部电影的名称和评分
for movie_li in movie_list.find_all('li'):
    # 获取电影名称
    movie_name = movie_li.find('span', class_='title').text
    # 获取电影评分
    movie_score = movie_li.find('span', class_='rating_num').text
    # 将电影名称和评分添加到列表中
    movies.append([movie_name, movie_score])

# 将数据存储到CSV文件中
with open('top250_movies.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    # 写入表头
    writer.writerow(['电影名称', '评分'])
    # 写入数据
    writer.writerows(movies)

print('数据已存储到CSV文件中！')

在代码中，我们首先定义了请求头部信息和要爬取的URL地址，并使用requests库发送请求获取HTML页面。然后，使用BeautifulSoup库解析HTML页面，定位电影列表，并遍历电影列表获取每部电影的名称和评分。最后，将数据存储到CSV文件中。

注意事项：

1. 可能需要安装BeautifulSoup库和csv库，使用pip install beautifulsoup4 和 pip install csv 进行安装。

2. 在存储CSV文件时，需要指定编码为utf-8，并设置newline=''，否则可能会出现换行符问题。