scrapy系列：大名鼎鼎的python爬虫框架，网上成熟教程有很多，我的一些使用心得后期会单开一章。
portia:可视化爬虫。也是scrapinghub系列弄出来的东西，底层是scrapy，比较好玩，基本没有代码难度，后面会单独写一下。
上面两个的官方信息可以看： Scrapinghub Support Center
pyspider： pyspider中文网 一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写，分布式架构，支持多种数据库后端，强大的WebUI支持脚本编辑器，任务监视器，项目管理器以及结果查看器。这是官方简介，我一年前用过两次，我记得当时还没这么强但也算是主流爬虫框架之一，相信使用体验比较好。
urllib、urllib、requests：应该是不必多说，推荐使用requests（Requests: HTTP for Humans），有官方中文文档。
BeautifulSoup： Beautiful Soup4 经典网页解析工具，多多少少要去了解一点，对应java里的JSoup。
pyquery：PyQuery complete API 基本照搬jQuery，我本人写定向独立爬虫比较喜欢的一种解析库，语法简单友好，关键与jQuery一样的定位方式，可以先在浏览器的console中调好语句然后拷过来就好。
lxml：lxml 用处广泛，不局限于解析HTML。主要定位方式是xpath。
关于xpath【xpath教程】我想单独在这说几句。在我看来xpath对爬虫工程师来说是一种必学的定位方式。学习成本，低回报性大。像当你的爬虫数量规模大到一定程度，当你的爬虫复杂度到达一个规模，你去考虑分布式、多进程、异步，考虑将你的解析模块拆分成各个子模块。这个时候你的通信可能会困扰你一下，虽说直接传对象并不困难，一个RPC通信的事情。但如果你将通信内容换成xpath会大大降低通信成本，反正你的目的是定位到页面上的元素。我其他文章实现的列表识别，其模块间通信就是建立在xpth上。
html2text：html2text 见过它很多次，但是没用过，作用就是去除html标签，其替代方案太多。
readability：Readability Python API 基于文本密度的正文提取。很多语言都有这个库。这个库安利下，源码的价值比其使用价值还要大。
pyV8:PyV8 V8引擎，用于执行js。
Mechanize：mechanize 用于模仿浏览器操作，包括操作账号密码登录，用的不多，下面会说它与Selenium的差别。
Selenium:Selenium Documentation 模拟浏览器，支持phantomjs、firefox、chrome等。关于Selenium的一些注意事项，我也会单开一章，毕竟踩了不少坑。
Mechanize与Selenium的区别：Mechanize不支持JavaScript，Selenium是一套完整的Web应用程序测试系统，我选Selenium。
