python如何自动提取数据量大的sqlite3整个数据库内容并且不会造成内存溢出，并且采用多线程速度提取，把自动提取数据插入到新的数据库文件自动创建表和字段

你可以使用Python标准库中的sqlite3和concurrent.futures模块来实现此功能。

首先，你需要创建一个SQLite连接并打开一个游标来执行SQL查询。然后你可以使用游标的fetchall()方法来获取整个结果集，利用Python的生成器来优化内存使用。例如：

import sqlite3

def query_all(conn, query):
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    while True:
        rows = cursor.fetchmany()
        if not rows:
            break
        for row in rows:
            yield row
    cursor.close()

conn = sqlite3.connect('my_db.sqlite')
query = 'SELECT * FROM my_table'
for row in query_all(conn, query):
    # 处理每一行数据

接下来，你可以使用concurrent.futures模块来并发地处理查询结果。你可以使用ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor类来启动多个线程或进程，然后使用map()方法来并行处理每个结果行。例如：

import sqlite3
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def process_row(row):
    # 处理单个结果行
    return processed_row

def query_all(conn, query):
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    while True:
        rows = cursor.fetchmany()
        if not rows:
            break
        for row in rows:
            yield row
    cursor.close()

conn = sqlite3.connect('my_db.sqlite')
query = 'SELECT * FROM my_table'
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    for processed_row in executor.map(process_row, query_all(conn, query)):
        # 将处理后的结果插入到新的数据库表中

最后，你可以使用SQLite连接的execute()方法来执行插入语句，从而将处理后的结果插入到新的数据库表中。例如：

import sqlite3
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def process_row(row):
    # 处理单个结果行
    return processed_row

def query_all(conn, query):
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    while True:
        rows = cursor.fetchmany()
        if not rows:
            break
        for row in rows:
            yield row
    cursor.close()

def insert_row(conn, table, row):
    placeholders = ','.join('?' * len(row))
    query = f'INSERT INTO {table} VALUES ({placeholders})'
    conn.execute(query, row)

source_conn = sqlite3.connect('source_db.sqlite')
query = 'SELECT * FROM source_table'

destination_conn = sqlite3.connect('destination_db.sqlite')
destination_conn.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS destination_table (...)')

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    for processed_row in executor.map(process_row, query_all(source_conn, query)):
        insert_row(destination_conn, 'destination_table', processed_row)

destination_conn.commit()
destination_conn.close()

这样，你就可以自动提取数据量大的sqlite3整个数据库内容，采用多线程并发处理，然后将结果插入到新的数据库文件自动创建表和字段中。