Python数据清理：深入剖析sanitize函数及其应用391

在Python编程中，数据清理（Data Sanitization）是一个至关重要的步骤，它确保数据安全、可靠，并符合预期的格式。 "sanitize"这个词本身意味着“使...卫生”，在编程领域，它指的是清除或转化数据中可能存在的有害或不兼容的元素。 虽然Python标准库没有直接提供一个名为"sanitize"的函数，但我们可以通过多种方法和库来实现数据清理的功能，本文将深入探讨这些方法，并模拟一个通用的`sanitize`函数。

数据中可能存在多种需要清理的元素，例如：
HTML标签：防止跨站脚本攻击(XSS)，需要移除或转义HTML标签。
SQL注入字符：防止SQL注入攻击，需要对特殊字符进行转义或过滤。
恶意脚本：需要检测并移除潜在的恶意JavaScript代码。
不安全的字符：例如控制字符，可能导致程序错误或显示问题。
无效数据：例如空值、非预期的数据类型。

下面我们将分别讨论如何处理这些问题，并最终构建一个通用的`sanitize`函数。

处理HTML标签

为了移除HTML标签，我们可以使用正则表达式或Beautiful Soup库。正则表达式方法简单直接，但对于复杂的HTML结构可能不够健壮。Beautiful Soup则更强大，能解析复杂的HTML结构，并提供更方便的标签操作。```python
import re
from bs4 import BeautifulSoup
def remove_html_tags(text):
"""移除HTML标签"""
# 使用正则表达式
cleaned_text = ('

2025-05-29

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