帮我优化python代码

当对代码进行优化时，可以考虑以下几个方面：

1. 减少网络请求：可以使用缓存技术，避免重复请求相同的网页。
2. 减少XPath查询次数：可以将多个XPath查询合并为一个，减少对HTML页面的解析次数。
3. 使用更高效的数据结构：例如使用集合（set）来存储URL，以便快速进行去重操作。
4. 使用并行处理：如果爬取的页面较多，可以考虑使用多线程或多进程并行处理，提高爬取效率。
5. 异步请求：使用异步库（如aiohttp）进行异步请求，提高爬取速度。
6. 错误处理：添加适当的错误处理机制，防止因异常情况导致程序中断。

以下是对给定代码的一些优化建议：

1. 使用 `lxml` 的 `html.fromstring` 方法直接解析页面内容，而不是先将内容转为字符串再解析。
2. 将获取标题和标题地址的XPath查询语句合并为一个。
3. 使用集合（set）来存储URL，以避免重复的标题地址。
4. 将数据保存到文件中，而不是仅在控制台输出。

下面是优化后的代码：

import requests
from lxml import html

url = "https://www.baidu.com"
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36"
}

response = requests.get(url, headers=headers)
html_tree = html.fromstring(response.content)

titles = html_tree.xpath('//div[@id="s-top-left"]/a')
data = []
urls = set()

for title in titles:
    content = title.text
    url = title.get("href")
    if url not in urls:
        urls.add(url)
        data.append({
            "content": content,
            "url": url
        })

# 将数据保存到文件
with open("data.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    for item in data:
        f.write(f"标题：{item['content']}\n")
        f.write(f"URL：{item['url']}\n")
        f.write("\n")

print("数据保存成功！")

请注意，以上优化只是给出了一些基本的建议，具体的优化策略还需要根据实际情况进行调整。