python分布爬虫如何进行数据去重与清洗

在Python中，进行分布式爬虫的数据去重和清洗可以通过以下步骤实现：

1. 数据去重： 使用Python的集合（set）数据结构来存储已经抓取到的数据，因为集合中的元素是唯一的，这样可以有效地去除重复的数据。在将数据添加到集合之前，可以将数据转换为字符串或其他不可变类型，以确保即使数据包含列表或字典等可变类型，也能正确地识别重复项。

seen_data = set()
for item in data_list:
    item_str = str(item)  # 将数据转换为字符串
    if item_str not in seen_data:
        seen_data.add(item_str)
        # 处理去重后的数据

2. 数据清洗： 数据清洗通常涉及去除空值、处理异常值、标准化数据格式等操作。可以使用Python的内置函数如None检查来去除空值，使用正则表达式来清洗和标准化数据。

import re

def clean_data(item):
    # 去除空值
    if item is None:
        return None
    
    # 清洗数据，例如去除多余的空格
    item = re.sub(r'\s+', ' ', item).strip()
    
    # 标准化数据格式，例如统一日期格式
    item = re.sub(r'(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})', r'\1-\2-\3', item)
    
    return item

cleaned_data = [clean_data(item) for item in data_list]

在分布式爬虫中，为了确保数据去重和清洗的一致性，可以在每个爬虫节点上执行这些步骤，并将清洗后的数据发送到中心节点进行进一步处理或存储。这样可以避免中心节点承担过多的计算负担，并且可以在早期阶段就发现和处理数据质量问题。