python sqlite3 多线程

在Python中使用SQLite3数据库进行多线程操作时，需要注意以下几点：

1. 每个线程都应该创建自己的数据库连接对象，而不是共享同一个连接对象。因为SQLite3数据库不支持多线程共享同一个连接对象，这会导致数据混乱和操作失败。

2. 对于每个线程使用的数据库连接对象，应该使用`threading.local()`函数创建一个本地线程变量，以保证每个线程都可以独立使用自己的连接对象。

3. 为了避免多个线程同时访问同一个数据库文件导致的资源竞争问题，可以使用Python中的线程锁来控制数据库的访问。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何在多线程环境下使用SQLite3数据库：

import sqlite3
import threading

# 创建本地线程变量
local = threading.local()

# 线程锁
lock = threading.Lock()

# 连接数据库
def connect_db():
    conn = sqlite3.connect('test.db')
    local.conn = conn

# 执行SQL语句
def execute_sql(sql):
    # 获取本地线程变量中的连接对象
    conn = local.conn

    # 如果连接对象不存在，则创建一个
    if not conn:
        connect_db()
        conn = local.conn

    # 加锁
    lock.acquire()
    try:
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute(sql)
        conn.commit()
    finally:
        # 释放锁
        lock.release()

# 多线程执行SQL语句
def worker():
    execute_sql("INSERT INTO test VALUES ('test')")

# 启动多个线程
threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

在上面的代码中，我们使用了一个本地线程变量来存储每个线程的数据库连接对象，这样每个线程都可以独立使用自己的连接对象，避免了多线程共享连接对象导致的问题。同时，使用了一个线程锁来控制数据库的访问，避免了多个线程同时访问同一个数据库文件导致的资源竞争问题。