


Python3 implémente la fonction d'envoi d'e-mails QQ (texte)_python
Cet article présente principalement en détail Python3 pour implémenter la fonction d'envoi d'e-mails QQ, il a une certaine valeur de référence. Les amis intéressés par Python3 peuvent s'y référer
.Cet article partage avec vous la fonction d'envoi d'e-mails QQ en Python3 : texte, pour votre référence, le contenu spécifique est le suivant
Remarque : avant utilisation, vous devez configurer les services POP3 et IMAP dans qq et configurez un code d'autorisation tiers
Appuyez ensuite sur le x ci-dessous et remplissez les informations pertinentes
import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.utils import formataddr my_sender='xxxx@qq.com' # 发件人邮箱账号 my_pass = 'xxxxxxx' # 发件人邮箱密码(当时申请smtp给的口令) my_user='xxxxxxxx@qq.com' # 收件人邮箱账号,我这边发送给自己r def mail(): ret=True try: msg=MIMEText('<邮件内容>','plain','utf-8') msg['From']=formataddr(["xxxxxx",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(["xxxxxxx",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")
C'est tout le contenu, j'espère qu'il sera utile à l'apprentissage de chacun, et j'espère aussi que tout le monde soutiendra le site PHP chinois.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.


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