Python MongoDB 数据分片部署和维护是一项需要投入大量成本的任务，因为它涉及到多台服务器的设置和配置以及数据的备份和恢复，下面我们详细分析一下。

1. 服务器成本

要部署 MongoDB 数据分片，通常需要至少 2 台服务器，一台用于管理 mongos 进程，另一台用于存储数据。如果要部署更多的分片，则需要更多的服务器。因此，服务器的成本将是主要的投资之一。

2. 硬件成本

与服务器成本相似，硬件成本也是一个重要的投资。 MongoDB 数据分片需要大量的内存和存储，因为数据分片需要尽可能地保留在内存中，以提高查询速度。因此，在选择硬件时，需要购买高品质的硬盘和高容量的内存。

3. 网络成本

MongoDB 数据分片需要高速，低延迟的网络连接，尤其是在跨多个数据中心时。因此，在网络方面的投资也将是必要的。

4. 配置和管理成本

MongoDB 数据分片需要进行服务器和软件的配置才能正常运行。由于该过程需要高超的技能和经验，因此，配置和管理的成本也会随之增加。在维护和修复数据分片出现问题时，还需要额外的管理成本。

5. 数据备份和恢复成本

数据备份和恢复是必要的任务，以保护数据免受意外或恶意破坏。为了保护数据，需要定期备份数据并将其存储在其他服务器上。如果出现故障，则需要及时恢复数据，这需要一定的时间和技能，因此，数据备份和恢复的成本也要进行投资。

综上所述，Python MongoDB 数据分片的部署和维护成本相对较高，但是，如果正确地进行配置和管理，可以获得高质量的服务，从而提高业务效率和用户满意度。

以下是使用 Python 和 MongoDB 进行数据分片的示例代码：

from pymongo import MongoClient
from random import randint

连接 MongoDB 数据库

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

选择数据库

db = client['pidancode']

创建集合

collection = db['users']

插入数据

for i in range(1000):
user = {
'username': 'pdk{}'.format(i),
'email': 'pdk{}@pidancode.com'.format(i),
'phone': '+861{}'.format(randint(1000000000, 9999999999)),
'age': randint(18, 60)
}
collection.insert_one(user)

创建分片

shard_key = {'username': 1}
shard_collection = db['shard_test']
shard_collection.create_index(shard_key)

shard_data = {
'_id': 'shard1',
'host': 'localhost:27017'
}
db.admin.command('addshard', 'localhost:27017', shard_data)

启用分片

db.admin.command('enablesharding', 'pidancode')

设置分片

db.admin.command('shardcollection', 'pidancode.users', key=shard_key)

查询分片信息

print(db.admin.command('listshards'))