在收集数据时绕过NoneType异常

是指在数据收集过程中，遇到NoneType类型的数据时，通过一定的处理方式来避免程序出现异常。NoneType是Python中表示空值或缺失值的特殊类型。

为了绕过NoneType异常，可以采取以下几种方法：

1. 数据过滤：在收集数据之前，对数据进行过滤，将NoneType类型的数据排除在外。可以使用条件语句判断数据是否为None，如果是则跳过该数据的收集。
2. 异常处理：在收集数据的过程中，使用异常处理机制来捕获并处理NoneType异常。可以使用try-except语句块，将可能引发NoneType异常的代码放在try块中，然后在except块中处理异常情况，例如打印错误信息或进行其他操作。
3. 默认值设置：在收集数据时，对于可能为NoneType的数据，可以设置一个默认值来代替None。这样即使遇到NoneType数据，也能保证程序正常运行。可以使用条件语句判断数据是否为None，如果是则使用默认值。
4. 数据类型转换：如果收集的数据是字符串类型，可以使用字符串的strip()方法去除首尾空格，并将空字符串转换为None。这样在后续处理数据时，可以统一处理NoneType数据。

以上方法可以根据具体情况选择使用，以确保在数据收集过程中避免NoneType异常的发生。

注意：以上答案仅供参考，具体实施方法可能因具体情况而异。