要提高Python爬虫库的效率，可以采取以下措施：
使用合适的库和工具：根据你的需求选择合适的爬虫库，例如Scrapy、BeautifulSoup、lxml等。Scrapy是一个功能强大的框架，适用于大型和复杂的爬虫项目。BeautifulSoup和lxml则适用于解析HTML和XML文档。
多线程和多进程：利用Python的多线程或多进程库（如threading和multiprocessing）来并行处理多个请求。这样可以显著提高爬虫的速度，但需要注意线程安全和进程间通信的问题。
异步编程：使用异步编程库（如aiohttp和asyncio）可以在等待服务器响应时执行其他任务，从而提高爬虫效率。异步编程特别适用于需要处理大量HTTP请求的场景。
代理IP：使用代理IP可以避免被目标网站封禁，从而提高爬虫的可用性。可以使用免费或付费的代理IP服务，将代理IP设置到请求头中。
设置请求头：模拟浏览器行为，设置合适的请求头（如User-Agent、Referer等），可以降低被目标网站识别为爬虫的风险，提高爬取成功率。
优化解析逻辑：使用高效的解析库（如lxml）和解析策略（如XPath、CSS选择器等），可以提高解析速度和准确性。同时，避免不必要的重复解析和数据处理。
缓存和数据存储：将已经爬取过的数据缓存起来，避免重复爬取。可以使用文件、数据库或其他缓存系统（如Redis）来存储数据。同时，合理选择数据存储方式，以便快速查询和更新数据。
错误处理和重试机制：在爬虫过程中，可能会遇到各种错误（如网络错误、解析错误等）。设置合适的错误处理和重试机制，可以提高爬虫的稳定性和可靠性。
监控和日志：实现监控和日志功能，可以实时了解爬虫的运行状态和性能指标。这有助于发现潜在问题，优化爬虫性能。
代码优化：遵循Python编程规范，编写简洁、高效的代码。可以使用代码分析工具（如PyLint）来检查代码质量，发现潜在的性能瓶颈。