suchen
HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialAnalyse und Implementierung des E-Mail-Versands mit Python und 163-Mailbox-Autorisierungscode (Code)

Der Inhalt dieses Artikels befasst sich mit der Analyse und Implementierung (Code) des E-Mail-Versands mit dem 163-E-Mail-Autorisierungscode. Ich hoffe, dass er für Sie hilfreich ist . .

Hintergrund

Ich habe vor einiger Zeit ein Skript zum automatischen Einstempeln geschrieben, aber das Skript war nicht perfekt genug. Ich musste wissen, ob das Einstempeln funktioniert. in war erfolgreich oder nicht, also dachte ich darüber nach, Python zu verwenden, um den Code auszuführen, und dann einen Codeabschnitt auszuführen, um die E-Mail zu senden. Sobald die Anforderungen klar sind, beginnen Sie mit der Analyse und dem Schreiben von Code, um sie umzusetzen.

Analyse

SMTP (Simple Mail Transfer Protocol), ein einfaches E-Mail-Übertragungsprotokoll. Es handelt sich um eine Reihe von Regeln für die Übertragung von E-Mails von der Quelladresse an die Zieladresse. Sie steuert, wie Briefe weitergeleitet werden.
Smtplib von Python bietet eine sehr bequeme Möglichkeit, E-Mails zu versenden. Es kapselt einfach das SMTP-Protokoll.

Code-Implementierung

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText  
# 引入smtplib和MIMEText
from time import sleep

def sentemail():
    host = 'smtp.163.com'  
    # 设置发件服务器地址
    port = 465  
    # 设置发件服务器端口号。注意,这里有SSL和非SSL两种形式,现在一般是SSL方式
    sender = 'a419914150@163.com'  
    # 设置发件邮箱,一定要自己注册的邮箱
    pwd = 'SGJEKFBFK322'  
    # 设置发件邮箱的授权码密码,根据163邮箱提示,登录第三方邮件客户端需要授权码
    receiver = '419914150@qq.com' 
    # 设置邮件接收人,可以是QQ邮箱
    body = &#39;<h1 id="你已成功打卡">你已成功打卡</h1><p>zhongfs</p>&#39; 
    # 设置邮件正文,这里是支持HTML的
    msg = MIMEText(body, &#39;html&#39;) 
    # 设置正文为符合邮件格式的HTML内容
    msg[&#39;subject&#39;] = &#39;打卡通知&#39; 
    # 设置邮件标题
    msg[&#39;from&#39;] = sender  
    # 设置发送人
    msg[&#39;to&#39;] = receiver  
    # 设置接收人
    try:
        s = smtplib.SMTP_SSL(host, port)  
        # 注意!如果是使用SSL端口,这里就要改为SMTP_SSL
        s.login(sender, pwd)  
        # 登陆邮箱
        s.sendmail(sender, receiver, msg.as_string())
        # 发送邮件!
        print (&#39;Done.sent email success&#39;)
    except smtplib.SMTPException:
        print (&#39;Error.sent email fail&#39;)
        
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
    sentemail()

Ausführungsstatus

Screenshot des laufenden Programms:

Analyse und Implementierung des E-Mail-Versands mit Python und 163-Mailbox-Autorisierungscode (Code)

Screenshot der empfangenen E-Mail:

Analyse und Implementierung des E-Mail-Versands mit Python und 163-Mailbox-Autorisierungscode (Code)

Zusammenfassung

In diesem Artikel wird kurz vorgestellt, wie Sie mit Python E-Mails versenden das 163-Postfach und den Code beigefügt. Da es relativ einfach ist, werde ich nicht näher darauf eingehen. Der Github-Code wurde hochgeladen, der Link lautet wie folgt:

https://github.com/rootzhongfengshan/python_practical/blob/master/SentMail/SentMail.py

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnalyse und Implementierung des E-Mail-Versands mit Python und 163-Mailbox-Autorisierungscode (Code). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Dieser Artikel ist reproduziert unter:博客园. Bei Verstößen wenden Sie sich bitte an admin@php.cn löschen
Python vs. C: Lernkurven und BenutzerfreundlichkeitPython vs. C: Lernkurven und BenutzerfreundlichkeitApr 19, 2025 am 12:20 AM

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 vs. C: Speicherverwaltung und KontrollePython vs. C: Speicherverwaltung und KontrolleApr 19, 2025 am 12:17 AM

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.

Python für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes AussehenPython für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes AussehenApr 19, 2025 am 12:15 AM

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.

Python und C: Das richtige Werkzeug findenPython und C: Das richtige Werkzeug findenApr 19, 2025 am 12:04 AM

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 für Datenwissenschaft und maschinelles LernenPython für Datenwissenschaft und maschinelles LernenApr 19, 2025 am 12:02 AM

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.

Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend?Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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.

Python für die Webentwicklung: SchlüsselanwendungenPython für die Webentwicklung: SchlüsselanwendungenApr 18, 2025 am 12:20 AM

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 vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschenPython vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschenApr 18, 2025 am 12:20 AM

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.

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heiße Werkzeuge

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

mPDF

mPDF

mPDF ist eine PHP-Bibliothek, die PDF-Dateien aus UTF-8-codiertem HTML generieren kann. Der ursprüngliche Autor, Ian Back, hat mPDF geschrieben, um PDF-Dateien „on the fly“ von seiner Website auszugeben und verschiedene Sprachen zu verarbeiten. Es ist langsamer und erzeugt bei der Verwendung von Unicode-Schriftarten größere Dateien als Originalskripte wie HTML2FPDF, unterstützt aber CSS-Stile usw. und verfügt über viele Verbesserungen. Unterstützt fast alle Sprachen, einschließlich RTL (Arabisch und Hebräisch) und CJK (Chinesisch, Japanisch und Koreanisch). Unterstützt verschachtelte Elemente auf Blockebene (wie P, DIV),

EditPlus chinesische Crack-Version

EditPlus chinesische Crack-Version

Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools