在Python中，進行分布式爬蟲的數據去重和清洗可以通過以下步驟實現：
seen_data = set()
for item in data_list:
item_str = str(item) # 將數據轉換為字符串
if item_str not in seen_data:
seen_data.add(item_str)
# 處理去重后的數據
None檢查來去除空值，使用正則表達式來清洗和標準化數據。import re
def clean_data(item):
# 去除空值
if item is None:
return None
# 清洗數據，例如去除多余的空格
item = re.sub(r'\s+', ' ', item).strip()
# 標準化數據格式，例如統一日期格式
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]
在分布式爬蟲中，為了確保數據去重和清洗的一致性，可以在每個爬蟲節點上執行這些步驟，并將清洗后的數據發送到中心節點進行進一步處理或存儲。這樣可以避免中心節點承擔過多的計算負擔，并且可以在早期階段就發現和處理數據質量問題。
