本文共 3796 字，大约阅读时间需要 12 分钟。
作为开发人员，在使用 Python 的 records 库 进行数据库操作时，偶尔会遇到一些棘手的错误。最近在对 SQLite 数据库进行测试时，就出现了一个令人困惑的 ProgrammingError：“sqlalchemy.exc.ProgrammingError: (sqlite3.ProgrammingError) Cannot operate on a closed database.”
让我们首先看看产生这个错误的代码示例：
import recordsdb = records.Database('sqlite:///testdb.db')rows = db.query('select * from users')print(rows.dataset) 只要上述代码运行，就会出现以下错误信息：
sqlalchemy.exc.ProgrammingError: (sqlite3.ProgrammingError) Cannot operate on a closed database.
通过逐步排查，可以发现问题的根源在于 Connection 对象的资源管理机制。具体来说：
Database 类的初始化：在 __init__ 方法中，Database 对象会通过 create_engine 方法创建 SQLite 连接，并将 open 属性设置为 True。这意味着每次创建一个 Database 实例时，都会自动打开相应的数据库连接。
Query 操作的执行：当调用 db.query('select * from users') 时，Database 实例会调用 get_connection() 方法，返回一个 Connection 对象。接下来，Connection 对象执行实际的查询操作。
Connection 对象的生命周期：根据 SQLite 数据库的操作习�itude，Connection 对象需要在使用之后进行手动关闭，或者依赖上下文管理（with 语句）来自动关闭连接。Connection 类实现了 __enter__ 和 __exit__ 方法，当使用 with 语句时，__exit__ 方法会自动关闭 connection，释放数据库资源。
然而，问题出现在了当 Database 实例的 query() 方法中自动获取连接时。每次调用 query() 会创建一个新的 Connection 对象，而这些 Connection 对象会在执行完查询任务之后自动关闭。此时，任何对数据库的后续操作都会因为数据库已经关闭而失败。
这种自动化的资源管理机制在本地数据库中是非常有用，但同时也带来了一个关键问题：每次查询都会导致数据库连接的打开和关闭。这种频繁的连接切换可能会对数据库性能产生负面影响，尤其是在处理大量数据或复杂查询的情况下。
另外，如果在代码中使用了 with 语句来管理 Connection 对象，则会更加明显地看到这种自动化关闭的影响。例如：
with db.get_connection() as conn: rows = conn.query('select * from users') 在上述代码中，__exit__ 方法会自动在 with 块的执行完毕后调用，导致 conn 被关闭。这意味着 Database 实例在后续操作中将无法再正常工作，因为数据库已经断开。
通过代码调试，可以切 waterproof 发现错误的具体根源：
db.query() 方法内部实际上是通过 conn.query() 进行操作的。conn.query() 方法在执行完毕后，会自动调用 conn.close()，从而导致数据库关闭。这种做法看起来有点奇怪，因为 records 库通常被设计为高级别抽象层，应该能够更好地管理数据库的连接。但在这个实现中，连接的生命周期管理显得不够完善。
现在，我们来看如何修复这个错误，并确保代码能够正常运行。
解决方法很简单：我们需要避免让 Connection 对象在查询之后自动关闭。为此，可以手动管理 Connection 对象，或者在不使用 with 语句的情况下，直接持有数据库连接并在需要时关闭它。
import recordsdb = records.Database('sqlite:///testdb.db')conn = db.get_connection()rows = conn.query('select * from users')print(rows.dataset) 在上述代码中，conn 是手动获取的 Connection 对象。程序的执行过程如下：
db 实例，并使用它来获取一个 conn 对象。conn 对象执行查询操作。conn，或者在程序结束前根据需要进行其他操作。这种方式确保了 conn 一直保持打开状态，避免了每次查询后自动关闭带来的问题。
为了进一步优化代码，可以考虑实现一些更高级的资源管理策略，例如：
手动关闭连接：在每个查询完成之后，手动调用 conn.close()。
import recordsdb = records.Database('sqlite:///testdb.db')conn = db.get_connection()rows = conn.query('select * from users')conn.close()print(rows.dataset)使用 Batch 批处理：如果需要执行多个查询，可以将它们合并到一个批处理操作中。
import recordsdb = records.Database('sqlite:///testdb.db')conn = db.get_connection()rows = conn.query('select * from users; select name from users')print(rows.dataset)重复使用数据库连接：为了减少数据库句柄的频繁打开和关闭，可以将连接持有到需要使用的地方。
例如：
import recordsdb = records.Database('sqlite:///testdb.db')conn = db.get_connection()rows = conn.query('select * from users')print(rows.dataset)使用多线程/多进程：如果需要并行处理多个数据库操作，可以通过线程池或进程池实现负载分担。
例如：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport recordsdb = records.Database('sqlite:///testdb.db')with db.get_connection() as conn: conn.execute('DELETE FROM users WHERE id = 1')设置数据库连接池：对于需要大量并发访问数据库的应用，可以配置一个连接池，来缓存和管理数据库连接。
优化查询：检查和优化数据库查询，看看是否有冗余的查询或可以改进的地方。
例如：
IN子句而不是多次查询）。这样一来，可以显著提升数据库操作的性能和稳定性。
conn.close() 被调用。通过遵循以上建议，可以有效地解决数据库连接问题，并优化数据库操作的整体表现。
综上所述，本次错误的核心原因在于 Connection 对象在查询时自动关闭数据库连接，这在某些场景下会导致后续操作无法正常执行。为了避免类似问题，可以通过手动管理 Connection 对象，确保数据库连接的持有和关闭。通过正确的资源管理策略，可以显著提升数据库操作的稳定性和性能。
此外，熟悉数据库的连接机制和 records 库 的实现细节，可以帮助开发人员更好地理解问题根源，并在遇到类似情况时快速找到解决方案。数据库开发是一个综合性的工作，需要不断学习和实践，才能真正做到写好、用好、维好。
转载地址：http://pbthz.baihongyu.com/