x 站资源采集数据清洗教程 广告乱码重复内容去除实操

数据清洗：从原始到可用的关键

采集到的原始数据往往夹杂着无关广告文本、HTML实体乱码、多余空格换行，甚至因采集规则不完善导致的字段内重复内容。数据清洗就是通过一系列处理，将这些“脏数据”净化成规整、干净的结构化数据。

常见问题与清洗技巧

1. 去除广告与无关文本：通常广告有固定的特征，如包含“推广”、“广告”等关键词，或位于特定的<div class="ad">标签内。在采集规则编写阶段就应尽量排除这些元素。若已混入，可在清洗时使用字符串替换或正则表达式匹配删除包含特定关键词的整段文字。

2. 处理乱码与HTML实体：乱码常因编码不一致导致。确保采集和存储使用统一的UTF-8编码。HTML实体（如  , &）可以使用工具库（如Python的html库的unescape函数）进行转换。

3. 清洗字段内重复：例如，标题可能被错误地采集了两次连在一起。可以使用简单的脚本判断：如果字段内容的前半部分和后半部分高度相似，则只保留一部分。更通用的方法是利用前文提到的MD5去重在记录级别进行。

实操案例：使用Python进行简单清洗

import re
import html
def clean_data(text):
    if not text:
        return ''
    # 1. 解码HTML实体
    text = html.unescape(text)
    # 2. 去除HTML标签
    text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
    # 3. 去除多余空白字符（包括换行、空格等）
    text = ' '.join(text.split())
    # 4. 删除以‘广告：’开头的句子（示例）
    lines = text.split('。')
    lines = [line for line in lines if not line.startswith('广告：')]
    text = '。'.join(lines)
    return text.strip()

总结：净化数据，提升价值

数据清洗是数据处理流程中不可或缺的一环。通过针对性地去除广告、修正乱码、整理格式，可以显著提升采集数据的质量、可读性和后续分析利用的价值。