这篇文章主要介绍了Python编程实现及时获取新邮件的方法,涉及Python实时查询邮箱及邮件获取相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python编程实现及时获取新邮件的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
#-*- encoding: utf-8 -*- import sys import locale import poplib from email import parser import email import string import mysql.connector import traceback import datetime from mysql.connector import errorcode import time import re reload(sys); sys.setdefaultencoding('utf8'); # 确定运行环境的encoding __g_codeset = sys.getdefaultencoding() if "ascii"==__g_codeset: __g_codeset = 'utf8'; # def object2double(obj): if(obj==None or obj==""): return 0 else: return float(obj) #end if # def getMailIndex(): file = open('mailindex.txt',"r"); lines = file.readlines(); file.close(); return int(lines[0]); # def setMailIndex(index): f = open('mailindex.txt', 'w'); f.write(index); f.close(); # def utf8_to_mbs(s): return s.decode("utf-8").encode(__g_codeset) # def utf8_to_gbk(s): return s.decode("utf-8").encode('gb2312') # def mbs_to_utf8(s): return s.decode(__g_codeset).encode("utf-8") # def gbk_to_utf8(s): return s.decode('gb2312').encode("utf-8") # def _queryQuick(cu,sql,tuple): try: cu.execute(sql,tuple); rows = [] for row in cu: rows.append(row) # return rows except: print(traceback.format_exc()) #end # #获取信息 def _queryRows(cu,sql): try: cu.execute(sql) rows = [] for row in cu: rows.append(row) # return rows except: print(traceback.format_exc()) #end # #是否有新邮件 global hasNewMail; hasNewMail=True; #全局已读的邮件数量 global globalMailReaded; globalMailReaded=getMailIndex()+1; #获取新邮件 def getNewMail(conn2,cur2): try: global hasNewMail; global globalMailReaded; conn2.commit(); rows=_queryRows(cur2,"select count(*) as message_count from hm_messages where messageaccountid=1"); message_count=rows[0][0]; if(hasNewMail): print('read mailindex.txt') globalMailReaded=getMailIndex()+1; #end if if(message_count<=globalMailReaded): hasNewMail=False; #print('Did not receive new mail,continue wait...') return None;#没新邮件,直接返回 #end if #登陆邮箱 host = '127.0.0.1' username = 'username@myserver.net' password = 'password' pop_conn = poplib.POP3(host) #print pop_conn.getwelcome() pop_conn.user(username); pop_conn.pass_(password); #Get messages from server: messages = [pop_conn.retr(i) for i in range(1, len(pop_conn.list()[1]) + 1)] # Concat message pieces: messages = ["\n".join(mssg[1]) for mssg in messages] #Parse message intom an email object: messages = [parser.Parser().parsestr(mssg) for mssg in messages] print("get new mail!"); print pop_conn.stat() print('%s readed mail count is %d,all mail count is: %d'%(datetime.datetime.now().strftime("%y-%m-%d %H:%M:%S"),globalMailReaded,len(messages))) message = messages[globalMailReaded]; subject = message.get('subject') h = email.Header.Header(subject) dh = email.Header.decode_header(h) #subject = unicode(dh[0][0], dh[0][1]).encode('utf8') #print >> f, "Date: ", message["Date"] #print >> f, "From: ", email.utils.parseaddr(message.get('from'))[1] #print >> f, "To: ", email.utils.parseaddr(message.get('to'))[1] #print >> f, "Subject: ", subject j = 0 for part in message.walk(): j = j + 1 fileName = part.get_filename() contentType = part.get_content_type() mycode=part.get_content_charset(); # 保存附件 if fileName: pass; elif contentType == 'text/plain':# or contentType == 'text/html': #保存正文 data = part.get_payload(decode=True) content=str(data); if mycode=='gb2312': content= gbk_to_utf8(content) #end if content=content.replace(u'\u200d',''); setMailIndex(str(globalMailReaded)); hasNewMail=True; pop_conn.quit(); return (content,email.utils.parseaddr(message.get('from'))[1]); #end if #end for except: print("search hmailserver fail,try again"); return None; finally: pass; #end try #end def #连接数据库 conn2 = mysql.connector.connect(user='root', password='password',host='127.0.0.1',database='hmailserver',charset='gb2312'); cur2 = conn2.cursor(); #只要收到电子邮件,就把这个事件记录在事件库中 #现在就是循环查询邮箱,如果有新邮件就读取,并查询关键词库 while(True): mailtuple=getNewMail(conn2,cur2); if(mailtuple==None): #print('Did not search MySQL,continue loop...') time.sleep(0.5) continue; #end if (article,origin)=mailtuple; #end while
Atas ialah kandungan terperinci Python实现获取及时邮件的方法. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.