本文所使用的是ThinkPHP 2.1版和 PHPMailer 5.1版。(后者建议您直接从本博下载,因为我们不能保证下面的代码在所有版本的PHPMailer中都能正常运行)
下面是具体步骤:
第一步、添加PHPMailer类库
PHPMailer邮件发送类V5.1下载地址
将下载后的文件解压,将PHPMail目录移动至ThinkPHP目录中的Vendor内。(请确保class.phpmailer.php文件就在ThinkPHPVendorPHPMailerclass.phpmailer.php)
第二步、添加发送邮件函数
在项目目录中的Common文件夹中的common.php文件(如果没有请创建)添加如下代码:
<?<span php </span><span /*</span><span ********* * 发送邮件 *</span>
<span * by www.jbxue.com</span>
<span *********</span><span */</span>
<em id="__mceDel"><span function</span> SendMail(<span $address</span>,<span $title</span>,<span $message</span><span ) { vendor(</span>'PHPMailer.class#PHPMailer'<span ); </span><span $mail</span>=<span new</span><span PHPMailer(); </span><span //</span><span 设置PHPMailer使用SMTP服务器发送Email</span> <span $mail</span>-><span IsSMTP(); </span><span //</span><span 设置邮件的字符编码,若不指定,则为'UTF-8'</span> <span $mail</span>->CharSet='UTF-8'<span ; </span><span //</span><span 添加收件人地址,可以多次使用来添加多个收件人</span> <span $mail</span>->AddAddress(<span $address</span><span ); </span><span //</span><span 设置邮件正文</span> <span $mail</span>->Body=<span $message</span><span ; </span><span //</span><span 设置邮件头的From字段。</span> <span $mail</span>->From=C('MAIL_ADDRESS'<span ); </span><span //</span><span 设置发件人名字</span> <span $mail</span>->FromName='LilyRecruit'<span ; </span><span //</span><span 设置邮件标题</span> <span $mail</span>->Subject=<span $title</span><span ; </span><span //</span><span 设置SMTP服务器。</span> <span $mail</span>->Host=C('MAIL_SMTP'<span ); </span><span //</span><span 设置为“需要验证”</span> <span $mail</span>->SMTPAuth=<span true</span><span ; </span><span //</span><span 设置用户名和密码。</span> <span $mail</span>->Username=C('MAIL_LOGINNAME'<span ); </span><span $mail</span>->Password=C('MAIL_PASSWORD'<span ); </span><span //</span><span 发送邮件。</span> <span return</span>(<span $mail</span>-><span Send()); } </span>?></em>
编辑Conf目录下的config.php,在return array添加如下内容
<?<span php </span>'MAIL_ADDRESS'=>'xxx@126.com', <span //</span><span 邮箱地址</span> 'MAIL_SMTP'=>'smtp.126.com', <span //</span><span 邮箱SMTP服务器</span> 'MAIL_LOGINNAME'=>'xxx', <span //</span><span 邮箱登录帐号</span> 'MAIL_PASSWORD'=>'xxx', <span //</span><span 邮箱密码</span>
第四步、在Action中发送邮件
由于ThinkPHP会自动加载common.php中的函数,所以在需要发送邮件的时候,只需要使用如下代码即可。
SendMail("xxx@xxx.com","邮件标题","邮件正文");
至此,本教程已经结束。撒花~~~
欢迎成功配置的同学SendMail("dreamrunner@foxmail.com","我也会用ThinkPHP发送邮件啦","哇啦哇啦~~");
还有一些说明
如果邮件正文中需要换行怎么办呢?其实,最简单的方法是——
SendMail("xxx@xxx.com","邮件标题","邮件正文
我换行啦~~!");
QQ邮箱(含foxmail)和网易的126、163都测试成功。因为近期访问GMail比较吃力,所以没有测试。听说GMail要求必须使用SSL,有这方面需要的同学自行谷歌百度PHPMailer的方法。

PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 현대화 프로세스에서 많은 웹 사이트 및 응용 프로그램을 지원하고 프레임 워크를 통해 개발 요구에 적응하기 때문에 여전히 중요합니다. 1.PHP7은 성능을 향상시키고 새로운 기능을 소개합니다. 2. Laravel, Symfony 및 Codeigniter와 같은 현대 프레임 워크는 개발을 단순화하고 코드 품질을 향상시킵니다. 3. 성능 최적화 및 모범 사례는 응용 프로그램 효율성을 더욱 향상시킵니다.

phphassignificallyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit

PHP 유형은 코드 품질과 가독성을 향상시키기위한 프롬프트입니다. 1) 스칼라 유형 팁 : PHP7.0이므로 int, float 등과 같은 기능 매개 변수에 기본 데이터 유형을 지정할 수 있습니다. 2) 반환 유형 프롬프트 : 기능 반환 값 유형의 일관성을 확인하십시오. 3) Union 유형 프롬프트 : PHP8.0이므로 기능 매개 변수 또는 반환 값에 여러 유형을 지정할 수 있습니다. 4) Nullable 유형 프롬프트 : NULL 값을 포함하고 널 값을 반환 할 수있는 기능을 포함 할 수 있습니다.

PHP에서는 클론 키워드를 사용하여 객체 사본을 만들고 \ _ \ _ Clone Magic 메소드를 통해 클로닝 동작을 사용자 정의하십시오. 1. 복제 키워드를 사용하여 얕은 사본을 만들어 객체의 속성을 복제하지만 객체의 속성은 아닙니다. 2. \ _ \ _ 클론 방법은 얕은 복사 문제를 피하기 위해 중첩 된 물체를 깊이 복사 할 수 있습니다. 3. 복제의 순환 참조 및 성능 문제를 피하고 클로닝 작업을 최적화하여 효율성을 향상시키기 위해주의를 기울이십시오.

PHP는 웹 개발 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 Python은 데이터 과학, 기계 학습 및 자동화 스크립트에 적합합니다. 1.PHP는 빠르고 확장 가능한 웹 사이트 및 응용 프로그램을 구축하는 데 잘 작동하며 WordPress와 같은 CMS에서 일반적으로 사용됩니다. 2. Python은 Numpy 및 Tensorflow와 같은 풍부한 라이브러리를 통해 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 뛰어난 공연을했습니다.


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