要优化Python爬虫代码，可以从以下几个方面进行改进：
导入库：确保只导入需要的库，避免使用from module import *这种导入方式。
使用合适的请求库：选择一个高性能的HTTP请求库，如requests或http.client，以提高爬虫速度。
设置请求头：设置合适的请求头，如User-Agent、Referer等，模拟正常用户访问，降低被屏蔽的风险。
使用代理IP：使用代理IP或IP池，避免频繁访问导致IP被封禁。
限制爬取速度：设置合理的爬取速度，避免对目标网站造成过大压力，可以设置time.sleep()来控制请求间隔。
错误处理：添加异常处理机制，如使用try-except捕获异常，确保爬虫在遇到错误时能够正常运行。
多线程/多进程：根据实际需求选择合适的并发方式，如使用threading或multiprocessing库进行多线程或多进程爬取，提高爬虫效率。
动态解析：对于动态生成的网页内容，可以使用Selenium、PhantomJS等工具进行动态解析。
数据存储：选择合适的数据存储方式，如将数据保存到CSV、JSON、数据库等，以便后续分析和处理。
遵守robots.txt协议：尊重目标网站的robots.txt文件，遵循其规定的爬取规则，降低被封禁风险。
分布式爬虫：如果需要爬取大量数据，可以考虑使用分布式爬虫技术，将爬虫任务分配到多台服务器上执行。
代码复用：将通用功能封装成函数或类，提高代码复用性，方便后期维护和扩展。