在 Python 中，可以使用 `sqlite3` 模块的 `sqlite3.connect` 函数创建数据库连接。但是，为了提高性能和资源利用率，特别是在多线程环境中，可以使用连接池来管理和复用数据库连接。
Python 的 `sqlite3` 模块本身不直接支持连接池，但是可以使用第三方库，如 `DBUtils`，来实现连接池功能。以下是如何使用 `DBUtils` 库创建 SQLite 连接池的示例：
首先，需要安装 `DBUtils` 库：
```bash
pip install DBUtils
```
然后，可以使用 `DBUtils` 中的 `PooledDB` 类来创建连接池：
```python
from DBUtils.PooledDB import PooledDB
import sqlite3
# 创建连接池
pool = PooledDB(
sqlite3,
maxconnections=5, # 最大连接数
database='example.db' # 数据库文件路径
)
# 从连接池中获取一个连接
conn = pool.connection()
# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()
# 执行 SQL 语句
cursor.execute("SELECT * FROM stocks")
# 处理结果
results = cursor.fetchall()
for row in results:
print(row)
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()
```
在上面的代码中，`PooledDB` 类接受多个参数，其中 `maxconnections` 参数用于指定连接池中最大连接数，`database` 参数用于指定数据库文件路径。
使用连接池时，当需要连接数据库时，从池中获取一个连接，当操作完成后，将连接返回给连接池，而不是直接关闭连接。这样可以减少频繁创建和关闭连接的开销，提高应用程序的性能。
请注意，`DBUtils` 库的 `PooledDB` 类是为兼容性而设计的，它可以在多种数据库中使用，包括 SQLite。但是，由于 SQLite 的特殊性（每个连接都有自己的数据库文件），在实际应用中，SQLite 的连接池可能不会带来太大的性能优势。此外，SQLite 本身就是为了嵌入式数据库设计