1. SMTPサーバーにログインします
まずオンライン方法を使用します (ここでは 163 の電子メールを使用します。smtp.163.com は smtp サーバーのアドレス、25 はポート番号です):
見つかった戻り値:
、プロンプトの検証が失敗しました。
Python が SMTP サービスをサポートしていないか、サービスがオンになっていないという人もいます。しかし、最後に Foxmail を使用して 163 メールボックスにログインしたとき、正しいパスワードを入力したのに、パスワードが間違っているというメッセージが表示されたことを思い出しました。最終的な解決策は、QQ および 163 メールボックスにはクライアント パスワードが設定されており、サードパーティ ログインする際にはクライアントのパスワードを使用してログインする必要がありますが、Pythonでも同様ですので、クライアントのパスワードを設定し、クライアントのパスワードでログインしてください。
この時点で、ログイン成功のプロンプトが返されます:
2. メールを送信します
まずオンラインで提供されたコードを使用します:
MIMEText オブジェクトを構築する場合、最初のパラメータは電子メール本文、2 番目のパラメータは MIME サブタイプ、最後のパラメータはエンコード方式です。
Sendmail は電子メールを送信するためのメソッドです。最初のパラメータは送信側の電子メール アドレスで、2 番目のパラメータは受信者の電子メール アドレスです。つまり、as_string は同時に複数の人に送信できます。オブジェクトを str に挿入します。
ただし、実行結果はオンラインで言及されている結果を取得できません:
代わりに:
オンラインで確認したところ、次のことがわかりました: smtplib.SMTPDataError: (554, 'DT:SPM 163 smtp11... このエラーは、エンベロープ送信者とレターヘッド送信者が一致しないためです。 送信者とレターヘッドが存在しないことがわかりますテーマなので、コードを次のように変更する必要があります:
これでメールを正常に送信できます
msg 内の特定の情報は、通常の電子メール方法を使用して電子メールを送信することでテストできます
3.参考例
Python vs. C：曲線と使いやすさの学習Apr 19, 2025 am 12:20 AMPythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。
Python vs. C：メモリ管理とコントロールApr 19, 2025 am 12:17 AMPythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。
科学コンピューティングのためのPython：詳細な外観Apr 19, 2025 am 12:15 AM科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。
PythonとC：適切なツールを見つけるApr 19, 2025 am 12:04 AMPythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1）Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2）Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。
データサイエンスと機械学習のためのPythonApr 19, 2025 am 12:02 AMPythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1）Pandasはデータ処理と分析に使用され、2）Numpyが効率的な数値計算を提供し、3）SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。
Pythonの学習：2時間の毎日の研究で十分ですか？Apr 18, 2025 am 12:22 AMPythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか？それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1）明確な学習計画を策定し、2）適切な学習リソースと方法を選択します。3）実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。
Web開発用のPython：主要なアプリケーションApr 18, 2025 am 12:20 AMWeb開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework：Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発：フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化：Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI：Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化：非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
Python vs. C：パフォーマンスと効率の探索Apr 18, 2025 am 12:20 AMPythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。
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