Python在多个线程或进程中并发访问 SQLite 数据库

2023-04-04 00:00:00 多个线程并发

处理并发访问的关键是要确保多个线程或进程不会同时对 SQLite 数据库进行写操作，因为这会导致数据不一致性和并发冲突。为了解决这个问题，可以使用 Python 中的 threading 或 multiprocessing 库来管理线程或进程，并使用 SQLite 中的锁定机制来保护数据库。

下面是一个使用 threading 库的示例，展示如何在多个线程中并发访问 SQLite 数据库：

import sqlite3
import threading

# 创建一个 SQLite 数据库连接和游标
conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()

# 创建一个线程锁
lock = threading.Lock()

# 定义一个函数来执行 SQL 查询
def query_db(query):
    # 获取线程锁
    lock.acquire()
    # 执行查询操作
    c.execute(query)
    # 提交更改
    conn.commit()
    # 释放线程锁
    lock.release()

# 在多个线程中并发执行查询操作
threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=query_db, args=("INSERT INTO users (name, email) VALUES ('user{}', 'user{}@pidancode.com')".format(i, i),))
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()

# 关闭数据库连接
conn.close()

上面的代码使用一个线程锁来确保每个线程在执行查询操作时都能获得独占的访问权。同时，每个线程都执行一个简单的 INSERT 查询，将一个新的用户添加到数据库中。

如果需要使用 multiprocessing 库来管理进程，可以使用类似的方式来保护数据库。需要注意的是，由于 multiprocessing 库中的进程之间无法共享内存，因此需要使用一个共享内存对象来共享线程锁。下面是一个使用 multiprocessing 库的示例：

import sqlite3
import multiprocessing

# 创建一个 SQLite 数据库连接和游标
conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()

# 创建一个进程锁
lock = multiprocessing.Lock()

# 定义一个函数来执行 SQL 查询
def query_db(query):
    # 获取进程锁
    lock.acquire()
    # 执行查询操作
    c.execute(query)
    # 提交更改
    conn.commit()
    # 释放进程锁
    lock.release()

# 在多个进程中并发执行查询操作
processes = []
for i in range(10):
    p = multiprocessing.Process(target=query_db, args=("INSERT INTO users (name, email) VALUES ('user{}', 'user{}@pidancode.com')".format(i, i),))
    processes.append(p)
    p.start()

# 等待所有进程完成
for p in processes:
    p.join()

# 关闭数据库连接
conn.close()

上面的代码与使用 threading 库的示例非常相似，只是使用了 multiprocessing 库来管理进程，并使用了一个共享内存对象来共享进程锁。

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