ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル Python を使用してプログラムで電子メールの添付ファイルを送信する方法

Python を使用してプログラムで電子メールの添付ファイルを送信する方法

Dec 18, 2024 am 02:24 AM

How to Programmatically Send Email Attachments Using Python?

Python を使用して電子メールの添付ファイルを送信する方法

Python で電子メールの添付ファイルを送信するのは簡単な作業ですが、初心者にとっては困難に思えるかもしれません。ここでは、開始に役立つ簡単な説明を示します。

電子メールの添付ファイルを送信するには、送信する前にメッセージに添付する必要があります。これには、テキストや添付ファイルなどのさまざまな部分を電子メールに追加できる MIME メッセージの作成が含まれます。

Python で MIME メッセージを作成するために使用できるライブラリがいくつかあります。一般的な選択肢の 1 つは電子メール パッケージです。このパッケージを使用すると、電子メールのテキストや添付ファイルを含む複数の部分で構成される MIME マルチパート メッセージを作成できます。

メッセージにファイルを添付するには、email.mime を使用できます。 application.MIMEApplication クラスは電子メール パッケージによって提供されます。このクラスを使用すると、ファイルの名前と内容を設定できます。

プロセスを完了するには、送信者と受信者の電子メール アドレス、電子メールの件名と本文、および添付するファイルを指定する必要があります。次に、smtplib ライブラリを使用して電子メールを送信できます。

Python を使用して添付ファイル付きの電子メールを送信する方法を示すコード スニペットを次に示します。

import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.application import MIMEApplication
from os.path import basename

def send_email_with_attachment(sender, receiver, subject, message, filename):
  """Sends an email with an attachment.

  Args:
    sender: The sender's email address.
    receiver: The receiver's email address.
    subject: The subject of the email.
    message: The text of the email.
    filename: The path to the file to be attached.
  """

  # Create a MIME multipart message
  msg = MIMEMultipart()
  msg['From'] = sender
  msg['To'] = receiver
  msg['Subject'] = subject

  # Add the text of the email
  msg.attach(MIMEText(message))

  # Add the attachment
  with open(filename, 'rb') as f:
    part = MIMEApplication(f.read(), Name=basename(filename))
  part['Content-Disposition'] = 'attachment; filename="%s"' % basename(filename)
  msg.attach(part)

  # Send the email
  smtp = smtplib.SMTP('localhost')
  smtp.sendmail(sender, receiver, msg.as_string())
  smtp.quit()
ログイン後にコピー

これで、 Python で電子メールの添付ファイルを送信する方法の基本的な理解。この知識を利用して、アプリケーションまたはスクリプトで添付ファイル付きの電子メールの送信を自動化できます。

以上がPython を使用してプログラムで電子メールの添付ファイルを送信する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Python vs. C:重要な違​​いを理解します Python vs. C:重要な違​​いを理解します Apr 21, 2025 am 12:18 AM

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観 科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観 Apr 19, 2025 am 12:15 AM

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発用のPython:主要なアプリケーション Web開発用のPython:主要なアプリケーション Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

See all articles