在Python中，进行分布式爬虫并存储数据可以使用多种方法。以下是一些建议：
对于需要存储大量结构化和非结构化数据的场景，使用数据库是一种很好的选择。你可以选择关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）或非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。
对于关系型数据库，你需要安装相应的Python库（如pymysql或psycopg2），然后创建一个连接到数据库的引擎，并使用ORM（如SQLAlchemy）或原生SQL查询来存储和检索数据。
对于非关系型数据库，同样需要安装相应的Python库（如pymongo或redis-py），然后创建一个连接到数据库的客户端，并使用其API来存储和检索数据。
如果你只需要存储简单的文本或二进制数据，可以考虑将数据保存到文件系统中。你可以使用Python内置的open()函数来创建、读取、写入和关闭文件。
在某些情况下，你可能需要在多个爬虫之间传递数据。这时，可以使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka）来解耦数据的生产者和消费者。Python有一些库（如pika或kafka-python）可以帮助你与消息队列进行交互。
为了提高爬虫的性能，你可以使用缓存来存储已经访问过的网页内容或提取的数据。Python有一些缓存库（如redis-py-cache或functools.lru_cache），可以帮助你实现缓存功能。
在进行分布式爬虫时，你可能需要使用多个服务器或多个Python进程来并行地抓取网页和处理数据。在这种情况下，你可能需要使用一些工具来协调和管理这些服务器或进程，例如Celery（一个Python异步任务队列库）或Scrapy（一个强大的网页爬取框架）。
最后，根据你的需求和场景选择合适的数据存储方式，并确保你的代码具有良好的可扩展性和可维护性。