


Python3 implementiert die Funktion zum Senden von QQ-E-Mails (html)_python
Dieser Artikel stellt hauptsächlich Python3 vor, um die Funktion zum Senden von QQ-E-Mails im HTML-Format zu implementieren. Freunde, die sich für Python3 interessieren, können sich auf diesen Artikel beziehen Der Artikel teilt Ihnen die Funktion zum Senden von QQ-E-Mails in Python3 mit: HTML. Als Referenz lautet der spezifische Inhalt wie folgt:
QQ-E-Mails wurden bereits erfolgreich gesendet. Unten ist die QQ-E-Mail im HTML-Format gepostet
import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.utils import formataddr my_sender = 'xxxxxxx@qq.com' # 发件人邮箱账号 my_pass = 'xxxx' # 发件人邮箱密码(当时申请smtp给的口令) my_user = 'xxxxxx@qq.com' # 收件人邮箱账号,我这边发送给自己r def mail(): ret = True try: mail_msg = """<p>Python 邮件发送测试...</p> <p><a href="http://www.baidu.com" rel="external nofollow" >这是一个链接</a></p>""" msg=MIMEText(mail_msg, 'html', 'utf-8') # msg=MIMEText('<邮件内容>','plain','utf-8') msg['From']=formataddr(["xxxxx", my_sender]) # 括号里的对应发件人邮箱昵称、发件人邮箱账号 msg['To']=formataddr(["xxxxx", my_user]) # 括号里的对应收件人邮箱昵称、收件人邮箱账号 msg['Subject']= '邮件主题' # 邮件的主题,也可以说是标题 server=smtplib.SMTP_SSL("smtp.qq.com", 465) # 发件人邮箱中的SMTP服务器,端口是465 server.login(my_sender, my_pass) # 括号中对应的是发件人邮箱账号、邮箱密码 server.sendmail(my_sender, [my_user,], msg.as_string()) # 括号中对应的是发件人邮箱账号、收件人邮箱账号、发送邮件 server.quit() # 关闭连接 except Exception: # 如果 try 中的语句没有执行,则会执行下面的 ret=False ret = False return ret ret = mail() if ret: print("邮件发送成功") else: print("邮件发送失败")
Das Obige ist der gesamte Inhalt dieses Artikels, I Ich hoffe, es hilft allen beim Lernen. Es ist hilfreich und ich hoffe, dass jeder die chinesische PHP-Website unterstützt.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython3 implementiert die Funktion zum Senden von QQ-E-Mails (html)_python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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