PHP使用PHPMailer發送郵件的方法分享
本文主要和大家分享PHP使用PHPMailer發送郵件的方法,希望能幫助大家。
環境:php5.6
需要匯入郵件類別包
準備:
登入要寄郵件的信箱帳號,開啟設定中心,開啟smtp服務,設定授權碼
開放教學:https://jingyan.baidu.com/article/fdbd42771da9b0b89e3f48a8.html
發送郵件時的使用者名稱為是郵件信箱
#
//收件人地址 $address = '14321916@qq.com'; //标题 $subject = '测试消息'; //信息 $message = '内容内容内容内容内容内容内容内容内容内容'; function sp_send_email($address,$subject,$message){ $mail=new \PHPMailer(); // 设置PHPMailer使用SMTP服务器发送Email $mail->IsSMTP(); $mail->IsHTML(true); // 设置邮件的字符编码,若不指定,则为'UTF-8' $mail->CharSet='UTF-8'; // 添加收件人地址,可以多次使用来添加多个收件人 $mail->AddAddress($address); // 设置邮件正文 $mail->Body=$message; // 设置邮件头的From字段。 $mail->From='15998186418@163.com'; // 设置发件人名字 $mail->FromName='你猜猜我是谁'; // 设置邮件标题 $mail->Subject=$subject; // 设置SMTP服务器。 $mail->Host='smtp.163.com'; // 设置SMTP服务器端口。 $mail->Port="25"; // 设置为"需要验证" $mail->SMTPAuth=true; // 设置用户名和密码。 $mail->Username='123456@163.com'; $mail->Password='123456'; // 发送邮件。 $res = $mail->Send(); return $res;//成功返回true }
以上是PHP使用PHPMailer發送郵件的方法分享的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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PHP和Python各有優勢,選擇依據項目需求。 1.PHP適合web開發,尤其快速開發和維護網站。 2.Python適用於數據科學、機器學習和人工智能,語法簡潔,適合初學者。

PHP在電子商務、內容管理系統和API開發中廣泛應用。 1)電子商務:用於購物車功能和支付處理。 2)內容管理系統:用於動態內容生成和用戶管理。 3)API開發:用於RESTfulAPI開發和API安全性。通過性能優化和最佳實踐,PHP應用的效率和可維護性得以提升。

PHP是一種廣泛應用於服務器端的腳本語言,特別適合web開發。 1.PHP可以嵌入HTML,處理HTTP請求和響應,支持多種數據庫。 2.PHP用於生成動態網頁內容,處理表單數據,訪問數據庫等,具有強大的社區支持和開源資源。 3.PHP是解釋型語言,執行過程包括詞法分析、語法分析、編譯和執行。 4.PHP可以與MySQL結合用於用戶註冊系統等高級應用。 5.調試PHP時,可使用error_reporting()和var_dump()等函數。 6.優化PHP代碼可通過緩存機制、優化數據庫查詢和使用內置函數。 7

PHP仍然具有活力,其在現代編程領域中依然佔據重要地位。 1)PHP的簡單易學和強大社區支持使其在Web開發中廣泛應用;2)其靈活性和穩定性使其在處理Web表單、數據庫操作和文件處理等方面表現出色;3)PHP不斷進化和優化,適用於初學者和經驗豐富的開發者。

PHP和Python各有優勢,選擇應基於項目需求。 1.PHP適合web開發,語法簡單,執行效率高。 2.Python適用於數據科學和機器學習,語法簡潔,庫豐富。

PHP和Python各有優劣,選擇取決於項目需求和個人偏好。 1.PHP適合快速開發和維護大型Web應用。 2.Python在數據科學和機器學習領域佔據主導地位。

PHP適合web開發,特別是在快速開發和處理動態內容方面表現出色,但不擅長數據科學和企業級應用。與Python相比,PHP在web開發中更具優勢,但在數據科學領域不如Python;與Java相比,PHP在企業級應用中表現較差,但在web開發中更靈活;與JavaScript相比,PHP在後端開發中更簡潔,但在前端開發中不如JavaScript。

PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。
