Python에서 "Objects created in a thread can only be used in that same thread" 오류 해결
2024-07-27
"Objects created in a thread can only be used in that same thread" 오류 해결 (Python, MySQL, SQLite)
Python에서 MySQL 또는 SQLite와 같은 데이터베이스를 다룰 때 여러 스레드를 사용하면 다음과 같은 오류가 발생할 수 있습니다.
ProgrammingError: SQLite objects created in a thread can only be used in that same thread.
이는 스레드에서 생성된 데이터베이스 객체는 해당 스레드에서만 사용할 수 있다는 것을 의미합니다. 다른 스레드에서 사용하려면 해당 스레드에서 새 객체를 만들어야 합니다.
해결 방법:
이 문제를 해결하는 방법은 여러 가지가 있습니다.
각 스레드에서 별도의 연결 및 커서 사용:
각 스레드에서 데이터베이스에 연결하고 커서를 생성하면 각 스레드에서 자체 객체를 사용할 수 있습니다.
def my_function(thread_id):
# 스레드 ID를 기반으로 데이터베이스 연결 및 커서 생성
connection = sqlite3.connect(database_name)
cursor = connection.cursor()
# 데이터베이스 작업 수행
# 연결 및 커서 닫기
cursor.close()
connection.close()
# 여러 스레드 시작
for i in range(10):
thread = Thread(target=my_function, args=(i,))
thread.start()
Queue 또는 Pipe 사용:
스레드 간에 데이터베이스 객체를 공유해야 하는 경우 Queue 또는 Pipe를 사용하여 안전하게 전달할 수 있습니다.
from queue import Queue
def my_function(thread_id, queue):
# 스레드 ID를 기반으로 데이터베이스 연결 및 커서 생성
connection = sqlite3.connect(database_name)
cursor = connection.cursor()
# 데이터베이스 작업 수행
# 작업 결과를 큐에 추가
queue.put((thread_id, result))
# 연결 및 커서 닫기
cursor.close()
connection.close()
# 큐 생성 및 여러 스레드 시작
queue = Queue()
for i in range(10):
thread = Thread(target=my_function, args=(i, queue))
thread.start()
# 큐에서 결과 읽어 처리
while True:
thread_id, result = queue.get()
# 결과 처리
SQLAlchemy와 같은 ORM 사용:
SQLAlchemy와 같은 ORM(Object-Relational Mapping) 라이브러리를 사용하면 스레드 안전성을 처리하는 코드를 작성하지 않고도 데이터베이스와 상호 작용할 수 있습니다.
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine(database_uri)
def my_function(thread_id):
# 세션 생성
session = engine.sessionmaker()
# 데이터베이스 작업 수행
# 세션 종료
session.close()
# 여러 스레드 시작
for i in range(10):
thread = Thread(target=my_function, args=(i,))
thread.start()
주의 사항:
- 스레드에서 데이터베이스를 사용할 때는 항상 스레드 안전성을 고려해야 합니다.
- 여러 스레드에서 동일한 데이터베이스 객체를 사용하면 데이터 손상 또는 오류가 발생할 수 있습니다.
- 위에 설명된 해결 방법 외에도 다양한 방법이 있으므로 상황에 맞는 방법을 선택해야 합니다.
예제 코드
import sqlite3
database_name = "example.db"
def my_function(thread_id):
# 스레드 ID를 기반으로 데이터베이스 연결 및 커서 생성
connection = sqlite3.connect(database_name)
cursor = connection.cursor()
# 데이터베이스 작업 수행
cursor.execute("SELECT * FROM table WHERE id = ?", (thread_id,))
result = cursor.fetchone()
# 연결 및 커서 닫기
cursor.close()
connection.close()
# 여러 스레드 시작
for i in range(10):
thread = Thread(target=my_function, args=(i,))
thread.start()
# 모든 스레드 종료 대기
for thread in threads:
thread.join()
from queue import Queue
database_name = "example.db"
def my_function(thread_id, queue):
# 스레드 ID를 기반으로 데이터베이스 연결 및 커서 생성
connection = sqlite3.connect(database_name)
cursor = connection.cursor()
# 데이터베이스 작업 수행
cursor.execute("SELECT * FROM table WHERE id = ?", (thread_id,))
result = cursor.fetchone()
# 작업 결과를 큐에 추가
queue.put((thread_id, result))
# 연결 및 커서 닫기
cursor.close()
connection.close()
# 큐 생성 및 여러 스레드 시작
queue = Queue()
for i in range(10):
thread = Thread(target=my_function, args=(i, queue))
thread.start()
# 큐에서 결과 읽어 처리
while True:
thread_id, result = queue.get()
# 결과 처리
print(f"Thread ID: {thread_id}, Result: {result}")
# 모든 스레드 종료 대기
for thread in threads:
thread.join()
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
database_uri = "sqlite:///example.db"
engine = create_engine(database_uri)
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = "users"
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
def my_function(thread_id):
# 세션 생성
session = engine.sessionmaker()
# 데이터베이스 작업 수행
user = session.query(User).filter(User.id == thread_id).first()
# 세션 종료
session.close()
# 여러 스레드 시작
for i in range(10):
thread = Thread(target=my_function, args=(i,))
thread.start()
# 모든 스레드 종료 대기
for thread in threads:
thread.join()
참고:
- 위 코드는 예시이며, 상황에 맞게 수정해야 합니다.
- 데이터베이스 연결 문자열, 테이블 이름 및 컬럼 이름 등은 사용 환경에 맞게 변경해야 합니다.
"Objects created in a thread can only be used in that same thread" 오류 해결을 위한 대체 방법
RLock (recursive lock)는 재귀적으로 획득할 수 있는 잠금 장치입니다. 스레드에서 데이터베이스 객체를 사용하기 전에 잠금을 획득하고 사용 후 잠금을 해제하면 다른 스레드가 해당 객체를 사용하지 못하도록 방지할 수 있습니다.
import sqlite3
from threading import RLock
database_name = "example.db"
lock = RLock()
def my_function(thread_id):
# 잠금 획득
with lock:
# 스레드 ID를 기반으로 데이터베이스 연결 및 커서 생성
connection = sqlite3.connect(database_name)
cursor = connection.cursor()
# 데이터베이스 작업 수행
cursor.execute("SELECT * FROM table WHERE id = ?", (thread_id,))
result = cursor.fetchone()
# 연결 및 커서 닫기
cursor.close()
connection.close()
# 여러 스레드 시작
for i in range(10):
thread = Thread(target=my_function, args=(i,))
thread.start()
# 모든 스레드 종료 대기
for thread in threads:
thread.join()
contextlib.ExitStack 사용:
contextlib.ExitStack은 여러 컨텍스트 관리자를 함께 관리하는 데 사용할 수 있습니다. ExitStack을 사용하면 데이터베이스 연결 및 커서를 자동으로 닫을 수 있으므로 잠금을 관리할 필요가 없습니다.
import sqlite3
from contextlib import ExitStack
database_name = "example.db"
def my_function(thread_id):
with ExitStack() as stack:
# 스레드 ID를 기반으로 데이터베이스 연결 및 커서 생성
connection = stack.enter_context(sqlite3.connect(database_name))
cursor = stack.enter_context(connection.cursor())
# 데이터베이스 작업 수행
cursor.execute("SELECT * FROM table WHERE id = ?", (thread_id,))
result = cursor.fetchone()
# 여러 스레드 시작
for i in range(10):
thread = Thread(target=my_function, args=(i,))
thread.start()
# 모든 스레드 종료 대기
for thread in threads:
thread.join()
python mysql sqlite
