python标准库自带sqlite3接口，在编译安装的时候，sqlite3也会一起编译。sqlite3是一个轻量自包含的文件数据库，没有独立的管理进程，因此，在基于此数据库编写应用系统的时候，并发访问就成了一个需要自己处理的问题。

因为sqlite3是文件，一个进程在写入的时候，另一个进程就无法写入！而进程间的同步，需要我们自己处理。多线程也一样，python sqlite3模块默认不允许在线程间共享 connect 对象。

多线程序列化访问比较好处理，多进程可能就需要代码自己处理 database is locked 这个异常了！

下面这段测试代码，能够跑出 database is locked 异常，以此证明本文主题的存在：

$ cat test_sqlite3.py

import multiprocessing as mp

import sqlite3

def write():

conn = sqlite3.connect('tdb')

conn.isolation_level = None

c = conn.cursor()

for i in range(1000):

c.execute("INSERT INTO mod2 VALUES (1,2,3)")

phlist = [mp.Process(target=write, args=(), daemon=True) for i in range(3)]

for ph in phlist:

ph.start()

for ph in phlist:

ph.join()

print('done')

运行时，有两个process会抛出异常：

$ python3 test_sqlite3.py

Process Process-2:

Traceback (most recent call last):

File "/usr/local/python3.8.6/lib/python3.8/multiprocessing/process.py", line 315, in _bootstrap

self.run()

File "/usr/local/python3.8.6/lib/python3.8/multiprocessing/process.py", line 108, in run

self._target(*self._args, **self._kwargs)

File "test_sqlite3.py", line 16, in write

c.execute("INSERT INTO mod2 VALUES (1,2,3)")

sqlite3.OperationalError: database is locked

Process Process-3:

Traceback (most recent call last):

File "/usr/local/python3.8.6/lib/python3.8/multiprocessing/process.py", line 315, in _bootstrap

self.run()

File "/usr/local/python3.8.6/lib/python3.8/multiprocessing/process.py", line 108, in run

self._target(*self._args, **self._kwargs)

File "test_sqlite3.py", line 16, in write

c.execute("INSERT INTO mod2 VALUES (1,2,3)")

sqlite3.OperationalError: database is locked

当看到此异常时，在sqlite3的shell中做select，也是一样的异常：

sqlite> select count(*) from mod2;

Error: database is locked

sqlite> select count(*) from mod2;

Error: database is locked

有一行代码很有趣：

conn.isolation_level = None

默认情况下，都需要调用commit函数才能真正写入数据库，而 isolation_level=None 后，对应的就是 sqlite3 的autocommit模式，也就不需要再调用commit函数了。

autocommit 顾名思义，就是每一次修改都有效，都默认支持了一次commit操作。因此 autocommit 模式下 insert 速度特别地慢！！一般别这样用。

-- EOF --