Python发送email的3种方法
python发送email还是比较简单的,可以通过登录邮件服务来发送,linux下也可以使用调用sendmail命令来发送,还可以使用本地或者是远程的smtp服务来发送邮件,不管是单个,群发,还是抄送都比较容易实现。
先把几个最简单的发送邮件方式记录下,像html邮件,附件等也是支持的,需要时查文档即可
1、登录邮件服务
代码如下:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#python2.7x
#send_simple_email_by_account.py @2014-07-30
#author: orangleliu
'''''
使用python写邮件 simple
使用126 的邮箱服务
'''
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
SMTPserver = 'smtp.126.com'
sender = 'liuzhizhi123@126.com'
password = "xxxx"
message = 'I send a message by Python. 你好'
msg = MIMEText(message)
msg['Subject'] = 'Test Email by Python'
msg['From'] = sender
msg['To'] = destination
mailserver = smtplib.SMTP(SMTPserver, 25)
mailserver.login(sender, password)
mailserver.sendmail(sender, [sender], msg.as_string())
mailserver.quit()
print 'send email success'
2、调用sendmail命令 (linux)
代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
#python2.7x
#send_email_by_.py
#author: orangleliu
#date: 2014-08-15
'''''
用的是sendmail命令的方式
这个时候邮件还不定可以发出来,hostname配置可能需要更改
'''
from email.mime.text import MIMEText
from subprocess import Popen, PIPE
def get_sh_res():
p = Popen(['/Application/2.0/nirvana/logs/log.sh'], stdout=PIPE)
return str(p.communicate()[0])
def mail_send(sender, recevier):
print "get email info..."
msg = MIMEText(get_sh_res())
msg["From"] = sender
msg["To"] = recevier
msg["Subject"] = "Yestoday interface log results"
p = Popen(["/usr/sbin/sendmail", "-t"], stdin=PIPE)
res = p.communicate(msg.as_string())
print 'mail sended ...'
if __name__ == "__main__":
s = "957748332@qq.com"
r = "zhizhi.liu@chinacache.com"
mail_send(s, r)
3、使用smtp服务来发送(本地或者是远程服务器)
代码如下:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#python2.7x
#send_email_by_smtp.py
#author: orangleliu
#date: 2014-08-15
'''''
linux 下使用本地的smtp服务来发送邮件
前提要开启smtp服务,检查的方法
#ps -ef|grep sendmail
#telnet localhost 25
这个时候邮件还不定可以发出来,hostname配置可能需要更改
'''
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from subprocess import Popen, PIPE
def get_sh_res():
p = Popen(['/Application/2.0/nirvana/logs/log.sh'], stdout=PIPE)
return str(p.communicate()[0])
def mail_send(sender, recevier):
msg = MIMEText(get_sh_res())
msg["From"] = sender
msg["To"] = recevier
msg["Subject"] = "Yestoday interface log results"
s = smtplib.SMTP('localhost')
s.sendmail(sender, [recevier], msg.as_string())
s.quit()
print 'send mail finished...'
if __name__ == "__main__":
s = "zhizhi.liu@chinacache.com"
r = s
mail_send(s, r)

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PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.

VS -Code ist auf Mac verfügbar. Es verfügt über leistungsstarke Erweiterungen, GIT -Integration, Terminal und Debugger und bietet auch eine Fülle von Setup -Optionen. Für besonders große Projekte oder hoch berufliche Entwicklung kann VS -Code jedoch Leistung oder funktionale Einschränkungen aufweisen.

Der Schlüssel zum Ausführen von Jupyter -Notebook im VS -Code liegt darin, sicherzustellen, dass die Python -Umgebung ordnungsgemäß konfiguriert ist, verstehen, dass die Codeausführungsreihenfolge mit der Zellreihenfolge übereinstimmt, und sich der großen Dateien oder externen Bibliotheken bewusst zu sein, die die Leistung beeinflussen können. Die vom VS -Code bereitgestellten Codebetausch- und Debugging -Funktionen können die Codierungseffizienz erheblich verbessern und Fehler verringern.
