本教程演示了如何使用Python和您的Gmail帐户发送电子邮件。 非常适合自动报告或简单通知!
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>从脚本发送电子邮件非常有用,尤其是针对计划的任务。想象一下,接收由脚本处理的数据的自动摘要,以确保一切顺利运行。 虽然SendGrid,Mandrill和MailGun等服务为大规模电子邮件发送提供了强大的解决方案,但直接使用Gmail是个人或小规模需求的一种更简单的方法。
>尽管Google提供了Gmail API,但一种更简单的方法利用了Python的内置smtplib
和email
模块。这避免了复杂的API设置。 但是,请记住,不建议以这种方式发送大规模电子邮件;对于大量卷,专用的电子邮件服务要出色。
设置应用程序密码:
>开始之前,您需要为您的Gmail帐户生成应用程序密码。这可以增强安全性。 导航到您的Google帐户的应用程序密码设置,选择“邮件”作为应用程序,“其他(自定义名称)”作为设备,然后创建一个描述性名称(例如,“我的python脚本”)。 记录此生成的密码 - 对于身份验证至关重要。
编码电子邮件:
email_text = f""" Hi! This is a test email from my Python script. The result of 1 + 2 is: {1 + 2} Regards, Your Script """ GMAIL_USERNAME = "your_gmail_address" # Replace with your Gmail address GMAIL_APP_PASSWORD = "your_app_password" # Replace with your App Password recipients = ["recipient_email@example.com"] # Replace with recipient's email msg = MIMEText(email_text) msg["Subject"] = "Python Email Test" msg["To"] = ", ".join(recipients) msg["From"] = f"{GMAIL_USERNAME}@gmail.com" smtp_server = smtplib.SMTP_SSL('smtp.gmail.com', 465) smtp_server.login(GMAIL_USERNAME, GMAIL_APP_PASSWORD) smtp_server.sendmail(msg["From"], recipients, msg.as_string()) smtp_server.quit()记住要用您的实际详细信息来代替
,your_gmail_address
和your_app_password
的占位符。recipient_email@example.com
连接到Gmail的SMTP服务器,使用您的应用程序密码安全地登录并发送电子邮件。 对于简洁而言,省略了错误处理和输入验证,但对于生产环境至关重要。
smtplib
本教程是在SitePoint Premium和Ebook零售商上可用的
的摘录。 有关更高级的电子邮件功能(附件,HTML电子邮件等),请咨询完整的资源或探索>模块的功能。
以上是快速提示:通过python通过gmail发送电子邮件的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 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在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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