Python sqlalchemy和SQLite共享缓存

SQLite支持使用特殊URI打开

：内存：

数据库时的“共享缓存”（根据）：

[T] 同一内存数据库可以由两个或多个数据库打开 连接如下：

rc=sqlite3\u open（“文件：：内存：？缓存=共享”，&db）

通过使用for
sqlite3.connect（）
，我可以在Python 3.4中利用这一点：

然而，我似乎无法让SQLAlchemy实现同样的功能：

engine = sqlalchemy.create_engine('sqlite:///:memory:?cache=shared')
engine.connect()
...
TypeError: 'cache' is an invalid keyword argument for this function

有没有办法让SQLAlchemy利用共享缓存

编辑：

在Python 3.4上，我可以使用
creator
参数
create\u engine
来解决这个问题，但在其他Python版本上仍然存在这个问题：

creator = lambda: sqlite3.connect('file::memory:?cache=shared', uri=True)
engine = sqlalchemy.create_engine('sqlite://', creator=creator)
engine.connect()

您应该避免在较旧的Python版本上传递
uri=True
，问题将得到解决：

import sqlite3
import sys

import sqlalchemy


DB_URI = 'file::memory:?cache=shared'
PY2 = sys.version_info.major == 2
if PY2:
    params = {}
else:
    params = {'uri': True}

creator = lambda: sqlite3.connect(DB_URI, **params)

engine = sqlalchemy.create_engine('sqlite:///:memory:', creator=creator)
engine.connect()

关于SQLite方言的SQLAlchemy文档详细描述了问题和解决方案：

线程/池行为

Pysqlite的默认行为是禁止
在多个线程中使用单个连接。这是
最初打算使用不支持的SQLite的旧版本
支持各种情况下的多线程操作。在里面
特别是，较旧的SQLite版本不允许：memory:数据库
在任何情况下都可以在多个线程中使用

Pysqlite确实包含一个现在未记录的标志，称为
check\u same\u thread
将禁用此检查，但请注意
pysqlite连接在中并发使用仍然不安全
多线程。特别是，任何语句执行调用都会
需要进行外部静音，因为Pysqlite不提供
错误消息的线程安全传播。那么一会儿
甚至
：内存：
数据库可以在现代SQLite中的线程之间共享，
Pysqlite没有提供足够的线程安全性，因此不值得使用它
它

SQLAlchemy设置池以使用Pysqlite的默认行为：


当指定
：memory:
SQLite数据库时，默认情况下方言为
将使用
SingletonThreadPool
。此池维护单个连接
每个线程，以便在当前线程内对引擎的所有访问
使用相同的
：内存：
数据库-其他线程将访问
不同的
：内存：
数据库

指定基于文件的数据库时，方言将使用
NullPool
作为连接的来源。此池关闭并丢弃
立即返回到池的连接。数据库
基于文件的连接具有极低的开销，因此不需要池
必要的。该方案还防止再次使用连接
在不同的线程中，使用SQLite的粗粒度文件效果最好
锁定


在多线程中使用内存数据库

要使用
：内存：
数据库
在多线程场景中，必须共享相同的连接对象
在线程之间，因为数据库只存在于该线程的范围内
连接。
StaticPool
实现将维护一个
全局连接，并且可以将
check\u same\u thread
标志传递给
Pysqlite为
False
：

from sqlalchemy.pool import StaticPool
engine = create_engine('sqlite://',
              connect_args={'check_same_thread':False},
              poolclass=StaticPool)

请注意，在多线程中使用
：memory:
数据库需要最新版本的SQLite

来源：
如果不将新的sqlite3模块功能向后移植到早期版本，我认为你无法做到这一点。亲爱的上帝，每个线程（不是进程）都有自己的独立数据库（不能与另一个线程的数据库通信）这一事实是微妙的。这篇文章节省了我几天的精力。
from sqlalchemy.pool import StaticPool
engine = create_engine('sqlite://',
              connect_args={'check_same_thread':False},
              poolclass=StaticPool)