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本文介绍了Python中线程锁的概念和使用，通过实例展示了如何使用线程锁避免多线程爬取网页图片时的逻辑错误。线程锁的`acquire()`和`release()`方法用于获取和释放锁，确保同一时间只有一个线程执行关键代码。此外，文章还讨论了非守护线程和守护线程的区别，以及如何使用`join()`方法阻塞主线程等待子线程完成。最后，作者通过可爱宠物图片的多线程爬取实战，进一步阐述了线程锁的应用。
线程锁
Threading模块为我们提供了一个类，Threading.Lock锁。我们创建该类的对象，在线程函数执行之前，“抢占”该锁，执行完成之后，“释放”该锁，则我们确保了每次只有一个线程占有该锁。这时对一个公共对象进行操作，则不会发生线程不安全的现象了。
当多个线程同时访问一个数据库时，需要加锁，排队变成单线程，一个一个执行。加锁可以避免并发时导致的逻辑错误，每当一个线程a要访问共享数据域时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程b获得了锁定，那么就让线程a暂停，也就是同步阻塞；等到线程b执行完毕，释放锁之后，再让线程a继续。
线程锁的基本语法如下：
lock = threading.Lock()
lock.acquire() # 上锁
lock.release() # 释放锁
threading.Lock
实现原始锁对象的类。一旦一个线程获得一个锁，会阻塞随后尝试获得该锁的线程，直到它被释放；任何线程都可以释放它。
原始锁是一个在锁定时不属于特定线程的同步基元组件。在python中，它是能用最低级的同步基元组件，由_thread拓展模块直接实现。
acquire(blocking=True, timeout=-1)
可以阻
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