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。

抓到的数据杂乱无章，是经常遇到的难题。可以试试下面的解决思路：

1. 抓取过程中处理。在代码中加入清洗逻辑，如剔除无用字符、统一时间格式等。

2. 提前设置分类规则。根据关键词或类型自动打标签，如新闻、公告、活动等，通过正则表达式进行匹配。

3. 借助工具。Python的pandas库很实用，也可以编写简单的脚本实时处理数据流。

4. 日志记录必不可少。每次处理后记录状态，便于排查问题。

如果方便的话，可以把具体的数据结构发给我，我可以帮你定制解决方案。

你这个是抓取和清洗 Telegram 数据吧？

我的建议是：

1. 边抓边处理：可以写个脚本，抓的时候就顺手简单清洗，比如把空内容、乱码的过滤掉。

2. 分类用关键词：设定几个关键词，自动打标签分类。

3. 用现成工具：比如 Python 的 pandas 库，帮你快速整理数据结构。

4. 实时存档：把清洗好的数据实时存入数据库，后面查也方便。

这样数据就不会乱了。

数据采集后清洗和分类真的是个大难题，这里有几个建议：

1. 边抓边处理：用python写个脚本，实时过滤垃圾数据，比如去重、空内容等

2. 正则表达式：用正则匹配关键词，自动分类，比如新闻、广告、群组链接

3. 分布式工具：可以试试scrapy+redis，边爬边存，还能去重

4. 用现成框架：比如telethon这种库自带消息结构，方便提取关键字段

建议结合自己的业务场景选方案，慢慢优化，不要追求一步到位。

这个问题很常见，Telegram抓数据确实容易抓出一堆脏数据。

可以写个Python脚本，一边抓一边清洗，用pandas处理结构化数据，用正则表达式做格式校验。

不想自己写代码也可以，用Logstash这类工具，可以实时过滤和转换数据。

还可以用Kafka，把抓回来的数据扔进去，再用Flink流式处理，清洗和分类一起搞定。

记得设置关键词匹配规则，按内容自动分类，后续分析会省很多事。

希望能帮到你。