采用 pymongo 读取 MongoDB 数据时，一般写法：

import pymongo

coll = pymongo.MongoClient().db.col

for doc in coll.find():
    print(doc)

其中，在 for doc in coll.find() 行可能会报错.

coll.find() 并不是直接返回数据库数据，而是一个 cursor（游标）对象. 当使用 for 循环开始迭代该对象的时候，cursor 才会真正去读取数据库数据.

pymongo 会一次性读取 100 行数据，for doc in coll.find() 循环第一次的时候，会自动连接 mongodb，拿到 100 条数据，在内存中进行缓存. 因此，在 2-100 次 for 循环时，数据是直接从内存里读取的，并不会再重复连接数据库.

但，当循环到 101 次时，pymongo 会再一次连接数据库，再拿到 100 条数据，依次循环.

基于这种方式，pymongo 能够有效的降低网络 I/O 耗时.

然而，MongoDB 默认 cursor 的超时时间是 10 分钟，过了超时时间，必须再次连接 mongodb 刷新 cursor 时间，否则就会出现 cursor 超时问题.

对此，一般有如下几种方案：

1. 修改 MongoDB 配置

修改 MongoDB 配置，延长 cursor 超时时间，并重启 MongoDB.

但，对于MongoDB 不能轻易重启的场景，如生产环境，需要慎重.

2. 一次性数据加载到内存

仅限于数据量不大，或者内存足够大时.

此外，还会面临再次 for 遍历.

3. 减少 cursor batch_size

cursor 默认每次返回 100 条数据. 可以减少 batch_size，使得一批数据的处理时间小于 10 分钟.

如，

for doc in coll.find().batch_size(50):
    print(doc)

但，会增加数据库连接频次，增加 I/O 时间.

4. 设定 no_cursor_timeout=True

设定 no_cursor_timeout=True 保持 cursor 不超时.

如：

cursor = coll.find(no_cursor_timeout=True)
for doc in cursor:
    print(doc)
cursor.close()

但，这种操作方式比较危险，因为如果 pymongo 程序一旦意外停止，cursor 无法停止，直到 MongoDB 重启，将一直占用资源.

因此，可以采用 with 上下文管理器，

with coll.find(no_cursor_timeout=True) as cursor:
    for doc in cursor:
        print(doc)