Puede lidiar con esto inspeccionando los errores producidos con BulkWriteError . Este es en realidad un "objeto" que tiene varias propiedades. Las partes interesantes están en details :
import pymongo
from bson.json_util import dumps
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient()
db = client.test
collection = db.duptest
docs = [{ '_id': 1 }, { '_id': 1 },{ '_id': 2 }]
try:
result = collection.insert_many(docs,ordered=False)
except pymongo.errors.BulkWriteError as e:
print e.details['writeErrors']
En una primera ejecución, esto dará la lista de errores en e.details['writeErrors'] :
[
{
'index': 1,
'code': 11000,
'errmsg': u'E11000 duplicate key error collection: test.duptest index: _id_ dup key: { : 1 }',
'op': {'_id': 1}
}
]
En una segunda ejecución, ve tres errores porque todos los elementos existían:
[
{
"index": 0,
"code": 11000,
"errmsg": "E11000 duplicate key error collection: test.duptest index: _id_ dup key: { : 1 }",
"op": {"_id": 1}
},
{
"index": 1,
"code": 11000,
"errmsg": "E11000 duplicate key error collection: test.duptest index: _id_ dup key: { : 1 }",
"op": {"_id": 1}
},
{
"index": 2,
"code": 11000,
"errmsg": "E11000 duplicate key error collection: test.duptest index: _id_ dup key: { : 2 }",
"op": {"_id": 2}
}
]
Entonces, todo lo que necesita hacer es filtrar la matriz en busca de entradas con "code": 11000 y luego solo "entra en pánico" cuando hay algo más allí
panic = filter(lambda x: x['code'] != 11000, e.details['writeErrors'])
if len(panic) > 0:
print "really panic"
Eso le brinda un mecanismo para ignorar los errores de clave duplicada pero, por supuesto, prestar atención a algo que realmente es un problema.
