python如何读取数据量大的sqlite3数据库并且不会造成内存溢出，并且采用多线程速度提取

要读取数据量大的SQLite3数据库并且不会造成内存溢出，并且采用多线程速度提取，可以考虑使用以下技术：

1. 使用Python内置的sqlite3模块连接到SQLite3数据库，使用fetchmany()方法分批次从数据库中提取数据，避免一次性读取过多数据导致内存溢出。

2. 使用Python的multiprocessing模块实现多线程处理，加速数据提取和处理过程。

示例代码：

import sqlite3
import multiprocessing as mp

# 每次从数据库中读取的行数
BATCH_SIZE = 10000

# 数据处理函数
def process_data(data):
    # 处理数据的代码
    pass

# 多线程处理函数
def process_batch(conn, query, offset):
    # 连接到数据库
    conn = sqlite3.connect(conn)

    # 读取数据
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query + ' LIMIT ? OFFSET ?', (BATCH_SIZE, offset))
    data = cursor.fetchall()

    # 处理数据
    process_data(data)

    # 关闭数据库连接
    cursor.close()
    conn.close()

# 主函数
def main():
    # 连接到SQLite3数据库
    conn = sqlite3.connect('database.db')

    # 查询语句
    query = 'SELECT * FROM table_name'

    # 获取数据总行数
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    total_rows = cursor.fetchone()[0]
    cursor.close()

    # 创建进程池
    pool = mp.Pool()

    # 分批次处理数据
    for offset in range(0, total_rows, BATCH_SIZE):
        pool.apply_async(process_batch, args=(conn, query, offset))

    # 等待所有线程完成
    pool.close()
    pool.join()

    # 关闭数据库连接
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    main()

请注意，这只是一个示例，具体的实现取决于数据量的大小和计算机的性能。如果处理的数据量非常大，您可能需要考虑使用其他技术来优化性能，如使用多台计算机并行处理、使用数据库索引等。同时，还需要注意线程安全和数据一致性问题。