使用Python 透過Gmail 發送電子郵件
嘗試使用Python 的SMTP 庫透過Gmail 發送電子郵件時,您可能會遇到錯誤,指出SMTP伺服器不支援AUTH。
錯誤說明:
當您嘗試在不啟用TLS 加密的情況下使用login() 方法向SMTP 伺服器進行驗證時,會出現錯誤「伺服器不支援SMTP AUTH 擴充」。
使用TLS 解決方案:
要解決此問題,請按照以下步驟啟用TLS 加密步驟:
import smtplib # Enable TLS encryption server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com:587') server.starttls()
啟用TLS 後,您可以使用login() 方法向伺服器進行身份驗證。
透過 SSL 使用連接埠 465:
或者,您可以使用帶有 SSL 加密的連接埠 465。為此,您需要建立一個 SMTP_SSL 物件:
import smtplib server_ssl = smtplib.SMTP_SSL("smtp.gmail.com", 465) server_ssl.ehlo() # optional, called by login() server_ssl.login(gmail_user, gmail_pwd)
請注意,SSL 伺服器不支援或不需要 TLS 加密,因此不要呼叫 server_ssl.starttls()。
發送電子郵件的範例腳本:
這是一個改進版本問題中提供的Python腳本:
def send_email(user, pwd, recipient, subject, body): FROM = user TO = recipient if isinstance(recipient, list) else [recipient] SUBJECT = subject TEXT = body # Prepare actual message message = """From: %s\nTo: %s\nSubject: %s\n\n%s """ % (FROM, ", ".join(TO), SUBJECT, TEXT) try: server = smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587) server.ehlo() server.starttls() server.login(user, pwd) server.sendmail(FROM, TO, message) server.close() print('successfully sent the mail') except: print("failed to send mail")
以上是使用 Gmail 和 Python 發送電子郵件時如何解決「伺服器不支援 SMTP AUTH 擴充」錯誤?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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