Python爬虫实战：研究MarkupSafe库相关技术

1. 引言

1.1 研究背景与意义

随着互联网数据量的爆炸式增长，网页内容自动提取与分析技术在信息检索、舆情监控、数据挖掘等领域的需求日益凸显。网络爬虫作为获取网页内容的核心工具，能够自动化采集互联网信息。然而，直接渲染爬取的网页内容存在安全隐患，特别是跨站脚本攻击（XSS）风险。攻击者可能通过注入恶意脚本窃取用户信息或破坏网站功能。MarkupSafe 作为 Python 的安全字符串处理库，能够有效处理不可信 HTML 内容，防止潜在的安全漏洞。因此，研究如何结合爬虫技术与 MarkupSafe 实现安全的网页内容处理具有重要的现实意义。

1.2 国内外研究现状

国外在网络爬虫与内容安全领域的研究起步较早，技术相对成熟。文献 [1] 提出基于机器学习的智能爬虫框架，能够根据网页结构自动调整爬取策略，但在内容安全处理方面依赖传统的正则表达式过滤，存在一定局限性。 相关机构研究了基于沙箱技术的网页内容安全执行环境，虽然安全性较高，但性能开销较大。国内研究主要集中在爬虫优化和安全防护算法改进方面， 提出了一种基于深度学习的 XSS 攻击检测方法&