Python を使用して電子メールを送受信するサンプルコード
メールについて
私は大学に入る前は基本的にメールを使っていなかったので、メールの存在をほとんど感じていなかったし、その有用性も知りませんでしたが、大学に入ってから知り合う人が増え、自分のことも知るようになりました。知識はますます広がり、電子メールは非常に重要なコミュニケーション ツールになりました。大学の授業では教師に電子メールを送信する必要があり、Web サイトに登録するには電子メールが必要です。また、仕事を探すにも電子メールが必要です。
メールの送信
SMTPプロトコル
SMTP (Simple Mail Transfer Protocol) は、送信元アドレスから宛先アドレスにメールを送信するための一連のルールです。文字の転送方法を制御します。 SMTP プロトコルは TCP/IP プロトコル スイートに属しており、各コンピューターがレターを送信または中継するときに次の宛先を見つけるのに役立ちます。 SMTP プロトコルで指定されたサーバーを介して、わずか数分で受信者のサーバーに電子メールを送信できます。
PythonのSMTPモジュール
SMTPを使用する基本的な手順
サーバーに接続
ログイン
サービスリクエストを送信
-
ログアウト
import smtplib from email import encoders from email.header import Header from email.mime.text import MIMEText from email.utils import parseaddr, formataddr def send_email(from_addr, to_addr, subject, password): msg = MIMEText("邮件正文",'html','utf-8') msg['From'] = u'<%s>' % from_addr msg['To'] = u'<%s>' % to_addr msg['Subject'] = subject smtp = smtplib.SMTP_SSL('smtp.163.com', 465) smtp.set_debuglevel(1) smtp.ehlo("smtp.163.com") smtp.login(from_addr, password) smtp.sendmail(from_addr, [to_addr], msg.as_string()) if name == "main": # 这里的密码是开启smtp服务时输入的客户端登录授权码,并不是邮箱密码 # 现在很多邮箱都需要先开启smtp才能这样发送邮件 send_email(u"from_addr",u"to_addr",u"主题",u"password")
上記は、電子メールの送信には smtplib が使用され、比較的安全な電子メール暗号化が使用されます。ここで送信されるのはプレーン テキストのコンテンツであることに注意してください。ここのメールボックスのパスワードです。さらに、メール サーバーとポートは各社で異なる場合があります。よく使用されるものとしては、
465 または 994 | があります。 25 | ||
---|---|---|---|
2 5 | メールを受信 | ||
POP は郵便局のプロトコルを指します。その目的は、ユーザーがメールボックス サーバー内の電子メールにアクセスできるようにすることで、ユーザーがサーバーからローカル ホスト (つまり自分のコンピュータ) に電子メールを保存し、同時にメール サーバー上のメールボックスに保存されている電子メールを削除できるようにすることです。 、POP3 サーバーは、POP3 プロトコルに従い、電子メールの受信に使用される受信メール サーバーです。 | その後、Interactive Mail Access Protocol である IMAP プロトコル (Interactive Mail Access Protocol) が登場しました。POP3 との違いは、IMAP が有効になった後も、電子メール クライアントによって収集された電子メールがサーバー上に保持されることです。同時に、クライアントが受信したメールはサーバーに保存されたままになります。メールの削除や既読など、端末上の操作がサーバーにフィードバックされ、サーバー上のメールが保存されます。対応するアクションも実行します。 | POP3を使用する |
サービスリクエストを発行する
終了
-
pop lib の一般的なメソッド:
- メソッド
- 説明
- POP3(server)
オブジェクトをインスタンス化します
、serverはPOPサーバーのアドレスですユーザーパスワードlogin | |
---|---|
select() | |
search() | |
例 |
以上がPython を使用して電子メールを送受信するサンプルコードの詳細内容です。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。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。
