Python сам по себе не занимается блокировками на уровне базы данных. Блокировки и управление ими - это функция самой СУБД (например, PostgreSQL, MySQL).

Чтобы пропустить заблокированные строки или получить доступ к данным, не дожидаясь освобождения блокировки, используются различные механизмы в зависимости от СУБД и типа блокировки:

1. Использование NOT EXISTS или LEFT JOIN с проверкой на NULL:

Этот подход проверяет наличие записи в таблице с блокировками.

sql

2. Использование специфичных для СУБД синтаксисов:

Некоторые СУБД предоставляют команды для управления поведением при блокировках.

PostgreSQL: SELECT ... FOR UPDATE NOWAIT или SELECT ... FOR SHARE NOWAIT бросит ошибку, если строка заблокирована. SELECT ... FOR UPDATE SKIP LOCKED проигнорирует заблокированные строки.
```
sql
```
MySQL: В зависимости от версии, можно использовать SELECT ... FOR UPDATE NOWAIT или флаги транзакций. В более старых версиях может потребоваться ручная обработка ошибок.
```
sql
```

3. Установка уровня изоляции транзакций:

Изменение уровня изоляции транзакции может повлиять на то, как SELECT видит заблокированные данные, но это может привести к другим побочным эффектам (фантомы, неповторяющееся чтение). Обычно это не рекомендуется для простого "пропуска" заблокированных полей, а скорее для контроля согласованности данных.

Важно: Выбор метода зависит от конкретной СУБД, ее версии и требуемого поведения при столкновении с блокировкой. Использование SKIP LOCKED (или аналогичного механизма) является наиболее прямым способом пропустить заблокированные строки при выполнении SELECT.

Как пропустить заблокированные поля в базе данных при использовании команды SELECT?