在Python中，进行分布式爬虫的数据同步与更新可以通过以下几种方法实现：
使用数据库：将爬取到的数据存储在数据库中，如MySQL、MongoDB等。在爬虫运行过程中，将新爬取到的数据插入或更新到数据库中。当需要获取最新数据时，从数据库中查询。这样可以确保数据的同步和更新。
使用消息队列：使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka等）作为爬虫和数据处理系统之间的通信中间件。爬虫将爬取到的数据发送到消息队列，数据处理系统从消息队列中消费数据并进行处理。这样可以确保数据的实时同步和更新。
使用文件系统：将爬取到的数据存储在分布式文件系统中，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。在爬虫运行过程中，将新爬取到的数据追加到文件中。当需要获取最新数据时，从文件中读取。这样可以确保数据的同步和更新。
使用缓存：使用缓存（如Redis、Memcached等）存储爬取到的数据。在爬虫运行过程中，将新爬取到的数据存储到缓存中。当需要获取最新数据时，从缓存中查询。这样可以确保数据的快速同步和更新。
使用分布式锁：在分布式环境中，为了避免多个爬虫实例同时更新同一数据导致的数据不一致问题，可以使用分布式锁（如Redis、Zookeeper等）来确保同一时间只有一个爬虫实例可以更新数据。
在实际应用中，可以根据具体需求和场景选择合适的方法进行数据同步与更新。通常情况下，结合多种方法可以提高系统的稳定性和效率。