python发送email还是比较简单的,可以通过登录邮件服务来发送,linux下也可以使用调用sendmail命令来发送,还可以使用本地或者是远程的smtp服务来发送邮件,不管是单个,群发,还是抄送都比较容易实现。
先把几个最简单的发送邮件方式记录下,像html邮件,附件等也是支持的,需要时查文档即可
1、登录邮件服务
代码如下:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#python2.7x
#send_simple_email_by_account.py @2014-07-30
#author: orangleliu
'''''
使用python写邮件 simple
使用126 的邮箱服务
'''
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
SMTPserver = 'smtp.126.com'
sender = 'liuzhizhi123@126.com'
password = "xxxx"
message = 'I send a message by Python. 你好'
msg = MIMEText(message)
msg['Subject'] = 'Test Email by Python'
msg['From'] = sender
msg['To'] = destination
mailserver = smtplib.SMTP(SMTPserver, 25)
mailserver.login(sender, password)
mailserver.sendmail(sender, [sender], msg.as_string())
mailserver.quit()
print 'send email success'
2、调用sendmail命令 (linux)
代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
#python2.7x
#send_email_by_.py
#author: orangleliu
#date: 2014-08-15
'''''
用的是sendmail命令的方式
这个时候邮件还不定可以发出来,hostname配置可能需要更改
'''
from email.mime.text import MIMEText
from subprocess import Popen, PIPE
def get_sh_res():
p = Popen(['/Application/2.0/nirvana/logs/log.sh'], stdout=PIPE)
return str(p.communicate()[0])
def mail_send(sender, recevier):
print "get email info..."
msg = MIMEText(get_sh_res())
msg["From"] = sender
msg["To"] = recevier
msg["Subject"] = "Yestoday interface log results"
p = Popen(["/usr/sbin/sendmail", "-t"], stdin=PIPE)
res = p.communicate(msg.as_string())
print 'mail sended ...'
if __name__ == "__main__":
s = "957748332@qq.com"
r = "zhizhi.liu@chinacache.com"
mail_send(s, r)
3、使用smtp服务来发送(本地或者是远程服务器)
代码如下:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#python2.7x
#send_email_by_smtp.py
#author: orangleliu
#date: 2014-08-15
'''''
linux 下使用本地的smtp服务来发送邮件
前提要开启smtp服务,检查的方法
#ps -ef|grep sendmail
#telnet localhost 25
这个时候邮件还不定可以发出来,hostname配置可能需要更改
'''
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from subprocess import Popen, PIPE
def get_sh_res():
p = Popen(['/Application/2.0/nirvana/logs/log.sh'], stdout=PIPE)
return str(p.communicate()[0])
def mail_send(sender, recevier):
msg = MIMEText(get_sh_res())
msg["From"] = sender
msg["To"] = recevier
msg["Subject"] = "Yestoday interface log results"
s = smtplib.SMTP('localhost')
s.sendmail(sender, [recevier], msg.as_string())
s.quit()
print 'send mail finished...'
if __name__ == "__main__":
s = "zhizhi.liu@chinacache.com"
r = s
mail_send(s, r)

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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