在使用Spacy解析文本时，可以通过自定义的方式避免解析特定的标记，如和。下面是一个示例代码，演示了如何使用Spacy解析文本时跳过和标记。

import spacy

# 加载Spacy模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# 自定义一个标记处理函数，用于在解析文本时跳过和标记
def custom_tokenizer(text):
    # 分割文本
    tokens = text.split()
    # 跳过和标记
    tokens = [token for token in tokens if token not in ['', '']]
    return tokens

# 将自定义的标记处理函数设置为Spacy的分词器
nlp.tokenizer = custom_tokenizer

# 解析文本
doc = nlp("This is a  sample  sentence.")

# 打印解析结果
for token in doc:
    print(token.text)

在上述代码中，我们首先加载了Spacy的英文模型。然后，我们定义了一个custom_tokenizer函数，用于自定义标记处理逻辑。在这个函数中，我们首先使用空格将文本分割成单词，并使用列表推导式跳过和标记。最后，我们将自定义的标记处理函数设置为Spacy的分词器。

接下来，我们使用Spacy解析了一个包含和标记的文本，并打印了解析结果。可以看到，解析结果中已经没有和标记了。

注意：这种方法只是一个简单的示例，并不适用于所有情况。实际使用时，可能需要根据具体的需求进行适当的修改。