在选择Python爬虫库时，需要考虑以下几个因素：
库的功能和特性：不同的爬虫库具有不同的功能和特性。例如，有些库专注于解析HTML和XML文档，而有些库则提供了更高级的功能，如登录、验证码识别等。因此，首先需要确定你的爬虫需求，然后选择具有相应功能的库。
库的易用性：选择一个易于学习和使用的库可以节省你的时间和精力。一些流行的爬虫库，如Scrapy、BeautifulSoup和lxml，都有详细的文档和示例代码，可以帮助你快速上手。
库的性能：爬虫库的性能对于爬虫的速度和效率至关重要。在选择库时，要考虑其解析速度、内存占用和资源消耗等因素。一些高性能的库，如Scrapy和PyQuery，可以提供更好的性能。
社区支持：一个活跃的社区可以为你提供丰富的资源和支持。在选择库时，可以查看其GitHub仓库的star数、issue数和最近更新时间等指标，以评估其受欢迎程度和活跃度。
兼容性：确保所选库与你的Python版本和其他依赖库兼容。在安装和使用库之前，可以查看其官方文档中的系统要求。
根据以上因素，以下是一些常用的Python爬虫库及其特点：
Scrapy：一个强大的、可扩展的爬虫框架，支持异步下载、中间件、选择器等高级功能。适合大型、复杂的爬虫项目。
BeautifulSoup：一个简单易用的HTML解析库，提供了丰富的查询和操作DOM的方法。适合中小型爬虫项目。
lxml：一个高性能的XML解析库，支持XPath和CSS选择器。适合需要处理XML数据的爬虫项目。
Requests：一个简单易用的HTTP库，提供了HTTP请求、会话管理和Cookie处理等功能。适合需要发送HTTP请求的爬虫项目。
Selenium：一个自动化测试工具，可以模拟真实用户的行为，如打开浏览器、点击按钮等。适合需要处理JavaScript渲染页面的爬虫项目。
总之，在选择Python爬虫库时，要根据自己的需求和实际情况进行权衡。对于简单的爬虫项目，可以选择BeautifulSoup或lxml等轻量级库；对于大型、复杂的爬虫项目，可以选择Scrapy等强大框架。