我们平时需要使用 Python 发送各类邮件,这个需求怎么来实现?答案其实很简单,smtplib 和 email 库可以帮忙实现这个需求。smtplib 和 email 的组合可以用来发送各类邮件:普通文本,HTML 形式,带附件,群发邮件,带图片的邮件等等。我们这里将会分几节把发送邮件功能解释完成。
smtplib 是 Python 用来发送邮件的模块,email 是用来处理邮件消息。
发送 HTML 形式的邮件
发送 HTML 形式的邮件,需要 email.mime.text 中的 MIMEText 的 _subtype 设置为 html,并且 _text 的内容应该为 HTML 形式。
import smtplib from email.mime.text import MIMEText sender = '***' receiver = '***' subject = 'python email test' smtpserver = 'smtp.163.com' username = '***' password = '***' msg = MIMEText(u'''<pre class="brush:php;toolbar:false"> <h1 id="你好">你好</h1>''','html','utf-8') msg['Subject'] = subject smtp = smtplib.SMTP() smtp.connect(smtpserver) smtp.login(username, password) smtp.sendmail(sender, receiver, msg.as_string()) smtp.quit()
注意:这里的代码并没有把异常处理加入,需要读者自己处理异常。
发送带图片的邮件
发送带图片的邮件是利用 email.mime.multipart 的 MIMEMultipart 以及 email.mime.image 的 MIMEImage:
import smtplib from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.text import MIMEText from email.mime.image import MIMEImage sender = '***' receiver = '***' subject = 'python email test' smtpserver = 'smtp.163.com' username = '***' password = '***' msgRoot = MIMEMultipart('related') msgRoot['Subject'] = 'test message' msgText = MIMEText( '''<b> Some <i> HTML </i> text </b > and an image.<img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="cid:image1" class="lazy" alt=""/>good!''', 'html', 'utf-8') msgRoot.attach(msgText) fp = open('/Users/1.jpg', 'rb') msgImage = MIMEImage(fp.read()) fp.close() msgImage.add_header('Content-ID', '<image1>') msgRoot.attach(msgImage) smtp = smtplib.SMTP() smtp.connect(smtpserver) smtp.login(username, password) smtp.sendmail(sender, receiver, msgRoot.as_string()) smtp.quit()
发送带附件的邮件
发送带附件的邮件是利用 email.mime.multipart 的 MIMEMultipart 以及 email.mime.image 的 MIMEImage,重点是构造邮件头信息:
import smtplib from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.text import MIMEText sender = '***' receiver = '***' subject = 'python email test' smtpserver = 'smtp.163.com' username = '***' password = '***' msgRoot = MIMEMultipart('mixed') msgRoot['Subject'] = 'test message' # 构造附件 att = MIMEText(open('/Users/1.jpg', 'rb').read(), 'base64', 'utf-8') att["Content-Type"] = 'application/octet-stream' att["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="1.jpg"' msgRoot.attach(att) smtp = smtplib.SMTP() smtp.connect(smtpserver) smtp.login(username, password) smtp.sendmail(sender, receiver, msgRoot.as_string()) smtp.quit()

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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