处理不规则的数据格式通常需要使用 Scrapy 的数据处理方法，如自定义 ItemLoader、自定义 Pipeline 或者使用正则表达式等方法进行数据清洗和规范化。
以下是一些处理不规则数据格式的方法：
使用 ItemLoader：Scrapy 提供了 ItemLoader 类，可以方便地对数据进行加载和处理。可以在 ItemLoader 中定义数据处理的规则，如使用正则表达式提取数据、去除空格、处理日期等。可以在 ItemLoader 的 output_processor 方法中定义处理规则，如使用 MapCompose 处理数据。
使用 Pipeline：在 Scrapy 中，Pipeline 用于处理爬取到的数据。可以在 Pipeline 中对不规则的数据进行清洗、规范化和处理。可以在 Pipeline 中定义 process_item 方法，对数据进行处理和保存。
使用正则表达式：对于不规则的数据格式，可以使用正则表达式来提取和清洗数据。可以在 Spider 中使用 re 模块对数据进行处理，通过正则表达式提取需要的数据。
使用 XPath 或 CSS 选择器：Scrapy 使用 XPath 或 CSS 选择器来提取页面中的数据。可以通过选择器定位到需要的数据，然后进行处理和清洗。
总的来说，处理不规则的数据格式需要根据具体情况选择合适的方法，并结合多种方法进行处理，以保证数据的准确性和完整性。
