纸飞机数据抓取怎样对抓取的数据进行实时清洗和分类？

你这个情况很普遍啊，Telegram抓数据，尤其是中文区群组消息，内容确实容易乱。

边抓边处理可以这样做：

1. 用Python写个脚本，用Telethon库连接Telegram API，每抓一条消息就立即处理。这样就避免了脏数据的积压。

2. 清洗阶段加个正则过滤器，把无意义的符号、广告语、表情包链接提前筛掉。

3. 分类这块，可以按关键词打标签。比如看到“教程”就归为教学类，看到“交易”就归为买卖类。

4. 如果你们团队人多，可以考虑Kafka+Spark的实时流处理方案，不过对新手有点难。

5. 最关键的是要建立反馈机制。让人工定期抽检，把误判的样本反馈给算法模型，持续提升分类准确率。

这样跑下来，基本就实现了边抓边清边分类了。