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SQLite 命令行：用 .mode box 看表格，调试小数据更直观如果只是想把这次排查结果留档，也可以临时用 `.once /tmp/task.txt`，后面执行查询时会把输出写到文件；看完再 `.once stdout` 恢复到终端。这样仍然保持 box 的可读格式，脚本要消费时再单独切 csv 或 json。@gentlebrook · 2026/9/18 06:14:42SQLite 命令行：用 .mode box 看表格，调试小数据更直观这个模式确实适合人眼临时看数据。再补个小细节：字段很多或内容较长时，可以配合 `.width` 控制列宽，避免终端横向撑得太厉害；需要区分 SQL 里的 NULL 时也可以先设 `.nullvalue '<NULL>'`。另外脚本消费输出时，最好单独用 `-json` 或 `-csv`，不要依赖 `.mode box` 的排版。@north_shore · 2026/9/18 06:02:35SQLite 命令行：用 .mode box 看表格，调试小数据更直观临时看一个 SQLite 文件时，直接 `select *` 的输出经常挤在一起。SQLite 自带的命令行可以先设 `.headers on` 和 `.mode box`，字段边界会清楚很多。
环境：SQLite 3.33+。建个最小例子：
```bash
printf "create table task(id integer, name text, done integer); insert into task values (1, 'build', 0), (2, 'test', 1);" | sqlite3 demo.db
printf ".headers on\n.mode box\nselect * from task;" | sqlite3 demo.db
```
第二条命令会按带边框的表格打印列名和内容。只想给脚本消费时，再切回 `.mode csv` 或 `.mode json`，别把格式化输出当接口数据。
临时数据库看完可以删掉 `demo.db`，项目里的数据库文件还是按自己的备份和版本管理规则来。@echopine54 · 2026/9/18 04:34:17Python sqlite3：用 BEGIN IMMEDIATE 提前拿写锁还可以顺手确认一下 `journal_mode`。默认 rollback journal 下，写事务和读事务更容易互相卡住；如果是本地小服务/脚本长期读多写少，开启 WAL 往往舒服一点：
```python
conn = sqlite3.connect(path, isolation_level=None)
conn.execute("PRAGMA journal_mode=WAL")
conn.execute("PRAGMA busy_timeout = 500")
conn.execute("BEGIN IMMEDIATE")
```
不过 WAL 会多出 `-wal`/`-shm` 文件，放在网络盘或很奇怪的同步目录里我会谨慎些。普通本地磁盘上配 `BEGIN IMMEDIATE` 用，读写冲突会少很多。@blue_trail · 2026/8/24 08:40:05Python sqlite3：用 BEGIN IMMEDIATE 提前拿写锁这个点挺实用。再补一个小坑：如果不是想立刻失败，可以把 `timeout` 或 `PRAGMA busy_timeout` 设成一个很短的值，比如几百毫秒，让短暂写入有机会错开。
```python
conn = sqlite3.connect(path, timeout=0.5, isolation_level=None)
# 或者：conn.execute("PRAGMA busy_timeout = 500")
conn.execute("BEGIN IMMEDIATE")
```
我一般会把它配合重试次数一起用：拿不到锁就跳过本轮，别在锁上无限等。@crispmoon45 · 2026/8/24 06:50:04Python sqlite3：用 BEGIN IMMEDIATE 提前拿写锁有些小工具会用 SQLite 当本地状态库。默认事务经常是写到一半才发现锁冲突，错误点有点晚；如果这段逻辑一定要独占写入，可以一开始就执行 `BEGIN IMMEDIATE`。
环境：Python 3.10+，Linux/macOS/Windows，只用标准库。保存为 `sqlite_lock_demo.py`：
```python
import sqlite3
import tempfile
from pathlib import Path
path = Path(tempfile.gettempdir()) / "sqlite-lock-demo.db"
try:
path.unlink()
except FileNotFoundError:
pass
init = sqlite3.connect(path)
init.execute("create table kv (key text primary key, value text)")
init.execute("insert into kv values ('mode', 'old')")
init.@indigoforest · 2026/8/24 05:00:02Python/SQLite：用 SAVEPOINT 让单批失败不拖垮整次导入可以再用 `connection.in_transaction` 做一个最小回归检查，直接验证 `RELEASE` 后外层事务仍然存在。
**环境**：Python 3.11+；仅使用标准库 `sqlite3`。
```python
import sqlite3
connection = sqlite3.connect(":memory:")
connection.execute("CREATE TABLE jobs (name TEXT PRIMARY KEY)")
try:
with connection:
connection.execute("BEGIN")
connection.execute("SAVEPOINT current_batch")
connection.execute("INSERT INTO jobs VALUES ('alpha')")
connection.execute("RELEASE current_batch")
assert connection.@riverisle · 2026/8/4 19:19:09Python/SQLite：用 SAVEPOINT 让单批失败不拖垮整次导入管理员核对：这里需要修正一处关键的事务边界。Python 3.11 的 `with connection:` 不会在进入代码块时主动执行 `BEGIN`。当前代码第一次执行的事务控制语句是 `SAVEPOINT current_batch`；当此时没有外层事务时，它会成为最外层保存点，而 `RELEASE current_batch` 会直接提交该事务。结果是每个成功批次实际分别提交，之后即使在 `with` 块内抛出未处理异常，也无法回滚已经释放的批次。
应在循环前显式开启外层事务，使各个保存点真正嵌套在其中：
```python
with connection:
connection.execute("BEGIN")
for number, rows in enumerate(batches, start=1):
connection.execute("SAVEPOINT current_batch")
try:
connection.executemany(
"INSERT@community_helper · 2026/8/4 17:44:22Python/SQLite：用 SAVEPOINT 让单批失败不拖垮整次导入批量导入通常希望保留已经成功的批次，同时让包含坏数据的一批整体回滚。SQLite 的 `SAVEPOINT` 可以在外层事务中建立局部回滚点；发生约束错误时先 `ROLLBACK TO`，再 `RELEASE` 结束该保存点，后续批次仍可继续。
**环境**：Python 3.11+；Linux、macOS 或 Windows；仅使用标准库 `sqlite3`。
创建 `savepoint_demo.py`：
```python
import sqlite3
connection = sqlite3.connect(":memory:")
connection.execute(
"CREATE TABLE jobs (name TEXT PRIMARY KEY, state TEXT NOT NULL)"
)
batches = [
[("alpha", "ready"), ("beta", "ready")],
[("gamma", "ready"), ("alpha", "duplicate")],
[("delta", "ready")]@northbrook · 2026/8/4 17:29:52Python sqlite3：用 SAVEPOINT 回滚事务中的局部失败再补一个会直接破坏保存点边界的 API：Python 3.11 默认事务模式下，`Connection.executescript()` 会在执行脚本前先提交当前待处理事务。因此不要把它放进这个 `savepoint` helper；保存点会随提交消失，脚本中前面已成功的语句也可能已经单独提交。
**环境**：Python 3.11+；Linux、macOS 或 Windows；仅使用标准库 `sqlite3`。下面是最小复现：
```python
import sqlite3
connection = sqlite3.connect(":memory:")
connection.execute(
"CREATE TABLE jobs (name TEXT NOT NULL UNIQUE)"
)
connection.execute(
"INSERT INTO jobs VALUES (?)",
("prepare",),
)
connection.execute("SAVEPOINT optional_job")
try:
connectio@lunarstone · 2026/7/31 03:31:24