Python 2.x 中如何使用smtplib模組發送郵件
概述:
發送電子郵件是現代通訊中常見的任務之一。 Python提供了smtplib模組來發送電子郵件,它可以輕鬆地與SMTP(簡單郵件傳輸協定)伺服器進行通訊。本文將介紹如何在Python 2.x 中使用smtplib模組發送電子郵件,並提供具體的程式碼範例。
步驟一:匯入smtplib模組
首先,我們需要匯入Python內建的smtplib模組,以便在程式碼中使用它來傳送郵件。程式碼如下:
import smtplib
步驟二:連接SMTP伺服器
在使用smtplib發送電子郵件之前,我們需要與SMTP伺服器建立連線。 SMTP伺服器的位址和連接埠號碼取決於你使用的郵件服務提供者。在下面的範例中,我們以Gmail為例,使用Gmail的SMTP伺服器。程式碼如下:
smtp_server = "smtp.gmail.com" port = 587 server = smtplib.SMTP(smtp_server, port)
步驟三:進行身份驗證
SMTP伺服器要求身份驗證以確保郵件發送的有效性。我們可以使用SMTP物件的login()方法進行身份驗證。代碼如下:
email = "your-email@gmail.com" password = "your-password" server.login(email, password)
請將"your-email@gmail.com"和"your-password"替換為你自己的Gmail郵箱地址和密碼。
步驟四:建立電子郵件
在發送電子郵件之前,我們需要建立電子郵件的內容。電子郵件通常由郵件頭和郵件體組成。郵件頭包含發送者、收件者、主題等訊息,郵件體為實際的郵件內容。在下面的範例中,我們發送一封簡單的純文字郵件。代碼如下:
from_addr = "your-email@gmail.com" to_addr = "recipient@example.com" subject = "Hello, this is a test email." body = "This email was sent using smtplib module in Python." message = "From: %s " % from_addr message += "To: %s " % to_addr message += "Subject: %s " % subject message += body
請將"your-email@gmail.com"替換為你自己的Gmail郵箱地址,並將"recipient@example.com" 替換為你要發送郵件的收件人的郵箱地址。
步驟五:發送郵件
一旦建立了完整的電子郵件,我們可以使用SMTP物件的sendmail()方法將郵件發送出去。程式碼如下:
server.sendmail(from_addr, to_addr, message)
步驟六:退出連線
完成郵件傳送後,我們需要退出與SMTP伺服器的連線。程式碼如下:
server.quit()
完整範例程式碼如下:
import smtplib smtp_server = "smtp.gmail.com" port = 587 server = smtplib.SMTP(smtp_server, port) email = "your-email@gmail.com" password = "your-password" server.login(email, password) from_addr = "your-email@gmail.com" to_addr = "recipient@example.com" subject = "Hello, this is a test email." body = "This email was sent using smtplib module in Python." message = "From: %s " % from_addr message += "To: %s " % to_addr message += "Subject: %s " % subject message += body server.sendmail(from_addr, to_addr, message) server.quit()
注意事項:
- 請確保你的電子郵件伺服器允許使用SMTP進行驗證和傳送郵件。
- 如果你使用的是Gmail,需要在Gmail的設定中啟用「允許低安全性應用程式的存取」。
- 在實際使用中,你可能需要根據自己的需求對郵件的內容進行更複雜的建構。
結論:
本文向你介紹如何在Python 2.x中使用smtplib模組發送電子郵件。透過匯入smtplib模組、連接SMTP伺服器、進行身份驗證、建立電子郵件和發送郵件等步驟,你可以輕鬆地使用Python發送電子郵件。希望這篇文章對你有幫助,同時也期待你在實際應用中發揮自己的創造力。
以上是Python 2.x 中如何使用smtplib模組發送郵件的詳細內容。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。


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

MinGW - Minimalist GNU for Windows
這個專案正在遷移到osdn.net/projects/mingw的過程中,你可以繼續在那裡關注我們。 MinGW:GNU編譯器集合(GCC)的本機Windows移植版本,可自由分發的導入函式庫和用於建置本機Windows應用程式的頭檔;包括對MSVC執行時間的擴展,以支援C99功能。 MinGW的所有軟體都可以在64位元Windows平台上運作。

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

mPDF
mPDF是一個PHP庫,可以從UTF-8編碼的HTML產生PDF檔案。原作者Ian Back編寫mPDF以從他的網站上「即時」輸出PDF文件,並處理不同的語言。與原始腳本如HTML2FPDF相比,它的速度較慢,並且在使用Unicode字體時產生的檔案較大,但支援CSS樣式等,並進行了大量增強。支援幾乎所有語言,包括RTL(阿拉伯語和希伯來語)和CJK(中日韓)。支援嵌套的區塊級元素(如P、DIV),

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境