爬虫选择工具和编程语言需要根据具体的需求和技术水平来决定。以下是一些常用的工具和编程语言：

工具：

1. Scrapy：一个基于Python的高级爬虫框架，可用于快速开发和部署爬虫。
2. Beautiful Soup：一个Python库，用于从HTML和XML文件中提取数据。
3. Selenium：一个自动化测试工具，可用于模拟用户在浏览器中的操作，如点击、输入等。
4. Requests：一个Python库，用于发送HTTP请求和处理响应。

编程语言：
5. Python：是目前最流行的爬虫编程语言之一，具有简单易学、强大的数据处理能力和丰富的第三方库。
6. Java：是一种广泛使用的编程语言，具有强大的面向对象编程能力和丰富的第三方库。
7. JavaScript：是一种用于Web开发的脚本语言，可用于编写浏览器端爬虫。
8. Go：是一种高效的编程语言，具有并发编程能力和内置的HTTP库，适合编写高性能的爬虫。

选择工具和编程语言时，需要考虑以下因素：
9. 爬取的目标网站的特点和数据结构。
10. 自己的技术水平和熟悉程度。
11. 爬虫的性能和效率要求。
12. 是否需要处理JavaScript动态渲染的页面。
13. 是否需要处理验证码等反爬虫机制。
14.
选择爬虫工具需要考虑以下几个方面：

1. 爬取的目标网站类型：不同类型的网站可能需要不同的爬虫工具，比如静态网站可以使用 requests + BeautifulSoup，动态网站可以使用 Selenium + BeautifulSoup 或 Scrapy + Splash 等。

2. 爬取的数据类型：如果需要爬取的数据类型比较简单，比如只需要爬取网页中的文本信息，那么可以选择使用 requests + BeautifulSoup；如果需要爬取的数据类型比较复杂，比如需要爬取网页中的图片、视频、音频等多媒体文件，那么可以选择使用 Scrapy + Splash 或者自己编写爬虫程序。

3. 爬取的数据量：如果需要爬取的数据量比较大，比如需要爬取数百万条数据，那么可以选择使用分布式爬虫框架，比如 Scrapy-Redis 或者 PySpider 等。

4. 开发难度和学习成本：不同的爬虫工具开发难度和学习成本不同，需要根据自己的实际情况选择合适的工具。比如，如果你是 Python 开发者，那么使用 requests + BeautifulSoup 开发爬虫可能会比较容易上手；如果你想学习分布式爬虫，那么可以选择 Scrapy-Redis。

5. 社区支持和文档资料：选择一个有活跃社区支持和完善文档资料的爬虫工具可以更快地解决问题和提高开发效率。比如，Scrapy 和 BeautifulSoup 都有很好的社区支持和文档资料。

总之，选择爬虫工具需要根据自己的实际情况和需求进行综合考虑，选择最适合自己的工具。