在Scrapy中實現數據清洗和預處理可以通過編寫自定義的Item Pipeline來實現。Item Pipeline是Scrapy中用于處理爬取到的Item對象的組件，可以用于數據的清洗、預處理、篩選等操作。

以下是實現數據清洗和預處理的步驟：

1. 創建一個自定義的Item Pipeline類，繼承自scrapy.pipelines.Pipeline，并實現process_item方法。在process_item方法中對爬取到的Item對象進行數據清洗和預處理操作。

from scrapy.exceptions import DropItem

class DataCleaningPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        # 進行數據清洗和預處理操作
        if 'title' in item:
            item['title'] = item['title'].strip()  # 去除標題兩端的空白字符
        if 'content' in item:
            item['content'] = item['content'].replace('\n', '')  # 去除內容中的換行符
        return item

2. 在settings.py中啟用自定義的Item Pipeline，設置ITEM_PIPELINES配置項為包含自定義Item Pipeline類的字典。

ITEM_PIPELINES = {
    'your_project_name.pipelines.DataCleaningPipeline': 300,
}

3. 在Spider中將數據傳遞給Item Pipeline。在Spider類的parse方法中，通過yield語句將爬取到的數據傳遞給Item Pipeline進行處理。

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'my_spider'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        item = MyItem()
        item['title'] = response.css('h1::text').get()
        item['content'] = response.css('div.content::text').get()
        
        yield item

通過以上步驟，就可以在Scrapy中實現數據清洗和預處理操作。在Item Pipeline中可以根據具體需求編寫適合的數據處理邏輯，從而對爬取到的數據進行清洗和預處理。