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：
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
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。
