Сериализация Sqlite3 в Python
Чтобы полностью использовать concurrency, SQLite3 позволяет потокам получать доступ к одному и тому же соединению тремя способами:
- Single-нить. В этом режиме все мьютексы отключены, и SQLite небезопасно использовать более чем в одном потоке одновременно.
- Multi-нить. В этом режиме SQLite можно безопасно использовать несколькими потоками при условии, что одно соединение с базой данных не используется одновременно в двух или более потоках.
- Serialized. В сериализованном режиме SQLite можно безопасно использовать несколькими потоками без ограничений.
Кто-нибудь знает, как я могу сделать соединение сериализованным в Python.
Python имеет "check_same_thread", который позволяет переключаться между многопоточными и однопоточными; однако я не могу понять, как я должен сделать сериализацию.
Ответы
Ответ 1
Модуль SQLite Python не является потокобезопасным. Если вы отключите его проверку, вам необходимо обеспечить, чтобы весь код был сериализован и включал сборку мусора. (Мой модуль APSW является потокобезопасным, а также правильно обрабатывает проблемы безопасности потока сообщений об ошибках).
Однако безопасно использовать несколько независимых подключений одновременно в одном и том же процессе, и я бы рекомендовал вам это сделать. Кроме того, переключите базу данных на записать режим ведения журнала, и вы должны получить очень хорошую производительность даже при большом количестве писем.
Ответ 2
Я написал библиотеку, чтобы решить эту проблему. Работает для меня.
https://github.com/palantir/sqlite3worker
Ответ 3
Страница sqlite http://www.sqlite.org/threadsafe.html говорит: "Режим по умолчанию сериализуется". Вы протестировали его и обнаружили, что это не так?
Edit:
Если он не работает, возможно, ctypes? Я не знаю, повлияет ли это на загруженный модуль sqlite. Наверное, я подозреваю, что это не так; как я полагаю, функция sqlite3_initialize()
, вероятно, вызывается при загрузке модуля? Или, может быть, только при создании объекта базы данных?
http://www.sqlite.org/c3ref/config.html
>>> import sqlite3
>>> import ctypes
>>> from ctypes.util import find_library
>>> sqlite_lib = ctypes.CDLL(find_library('sqlite3'))
>>> sqlite_lib.sqlite3_config(3) # http://www.sqlite.org/c3ref/c_abort.html
0 # no error....
>>>
Ответ 4
Из Verse Quiz, вас могут заинтересовать методы __init__
, __serve
и __fetch
, чтобы вы начали создавая сериализованный интерфейс базы данных SQLite3 в Python. Надеюсь, что это поможет вам!
import _thread
import sqlite3
import queue
################################################################################
class Server:
"""Execute a protected SQLite3 database on a singular thread.
Since a SQLite3 database can only accept queries on the thread that it
was created on, this server receives requests through a queue and sends
back the result through a list and mutex mechanism."""
def __init__(self, *args):
"""Initialize the Server with a SQLite3 database thread."""
self.__lock = _thread.allocate_lock()
self.__lock.acquire()
_thread.start_new_thread(self.__serve, args)
self.__lock.acquire()
del self.__lock
if self.__error is not None:
raise self.__error
del self.__error
def __serve(self, *args):
"""Run a server continuously to answer SQL queries.
A SQLite3 connection is made in this thread with errors being raised
again for the instantiator. If the connection was made successfully,
then the server goes into a continuous loop, processing SQL queries."""
try:
database = sqlite3.connect(*args)
except:
self.__error = error = sys.exc_info()[1]
else:
self.__error = error = None
self.__lock.release()
if error is None:
self.__QU = queue.Queue()
while True:
lock, one, sql, parameters, ret = self.__QU.get()
try:
cursor = database.cursor()
cursor.execute(sql, parameters)
data = cursor.fetchone() if one else cursor.fetchall()
ret.extend([True, data])
except:
ret.extend([False, sys.exc_info()[1]])
lock.release()
def fetch(self, one, sql, *parameters):
"""Execute the specified SQL query and return the results.
This is a powerful shortcut method that is the closest connection
other threads will have with the SQL server. The parameters for the
query are dumped into a queue, and the answer is retrieved when it
becomes available. This prevents SQLite3 from throwing exceptions."""
lock, ret = _thread.allocate_lock(), []
lock.acquire()
self.__QU.put((lock, one, sql, parameters, ret))
lock.acquire()
if ret[0]:
return ret[1]
raise ret[1]