python实现朗读爬虫后的文本准确停顿

要实现朗读爬虫后的文本准确停顿，可以使用Python中的文本处理库NLTK（自然语言工具包）来进行分词和标点符号处理，以便将文本分成适当的语句和短语。然后，您可以使用上一个回答中的pyttsx3模块来朗读这些语句和短语，并在它们之间添加适当的停顿。

以下是一个示例代码：

import pyttsx3
import time
import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize

# 初始化语音引擎
engine = pyttsx3.init()

# 设置语速
rate = engine.getProperty('rate')
engine.setProperty('rate', 150)

# 设置语音
voice = engine.getProperty('voices')[0]
engine.setProperty('voice', voice.id)

# 设置停顿时间
pause_time = 0.5

# 读取文件
with open('text.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 分句
sentences = sent_tokenize(text)

# 朗读每个句子
for sentence in sentences:
    # 分词并添加标点
    words = nltk.word_tokenize(sentence)
    words_with_punct = []
    for i, word in enumerate(words):
        words_with_punct.append(word)
        # 在单词之间添加适当的标点符号
        if i != len(words) - 1:
            if words[i+1] not in [',', '.', '?', '!', ':', ';']:
                words_with_punct.append(',')
        # 在句子结尾添加适当的标点符号
        if i == len(words) - 1:
            if word not in ['.', '?', '!', ':', ';']:
                words_with_punct.append('.')

    # 合并分词结果并朗读
    text_with_punct = ' '.join(words_with_punct)
    engine.say(text_with_punct)

    # 停顿
    time.sleep(pause_time)

# 启动语音引擎并等待所有语音输出完成
engine.runAndWait()

在上面的代码中，我们使用了NLTK中的`sent_tokenize()`函数来将文本分成句子，并使用`word_tokenize()`函数将每个句子分成单词。然后，我们添加适当的标点符号来分割句子和短语，并使用pyttsx3模块朗读它们并在它们之间添加适当的停顿。