能在次基础上添加代码，优化脚本吗

当然可以，以下是一些常见的优化方式：

1. 使用连接池：在爬虫中，我们通常需要发送很多请求，如果每次都创建一个新的连接，会浪费很多资源。因此，我们可以使用连接池来复用已有的连接，从而提高效率。可以使用requests库自带的连接池或者third-party库，比如urllib3。

2. 使用异步请求：在爬虫中，我们通常需要等待网络请求返回结果后才能进行下一步操作，这会浪费很多时间。因此，我们可以使用异步请求来同时发送多个请求，从而提高效率。可以使用asyncio库、gevent库或者third-party库，比如aiohttp。

3. 设置合理的超时时间：如果请求超时时间设置过长，会浪费很多时间，如果设置过短，会导致请求失败。因此，我们需要设置合理的超时时间，来提高效率。

4. 缓存数据：如果我们需要多次访问同一个页面，可以将页面数据缓存下来，从而避免重复发送请求，提高效率。

5. 避免重复请求：如果我们不加判断地重复请求同一个页面，会浪费很多资源。因此，我们需要加上判断，避免重复请求。

以下是一个使用连接池和异步请求的示例代码：

import asyncio
import aiohttp

# 创建连接池
conn = aiohttp.TCPConnector(limit=10)

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    urls = ['https://www.example.com/', 'https://www.example.com/2', 'https://www.example.com/3']
    async with aiohttp.ClientSession(connector=conn) as session:
        tasks = [asyncio.ensure_future(fetch(session, url)) for url in urls]
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        for response in responses:
            print(response)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

这个示例代码中，我们使用了aiohttp库来实现异步请求，并使用了连接池来复用已有的连接，从而提高效率。同时，我们还使用了asyncio库来管理异步任务。请注意，这个示例代码仅供参考，具体实现方式需要根据具体情况进行修改。