Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Petua Pantas: Menghantar E -mel melalui Gmail dengan Python

Petua Pantas: Menghantar E -mel melalui Gmail dengan Python

Feb 10, 2025 am 09:31 AM

Tutorial ini menunjukkan cara menghantar e -mel menggunakan Python dan akaun Gmail anda. Sesuai untuk laporan automatik atau pemberitahuan mudah!

Quick Tip: Sending Email via Gmail with Python

Menghantar e -mel dari skrip sangat berguna, terutamanya untuk tugas yang dijadualkan. Bayangkan menerima ringkasan data automatik yang diproses oleh skrip anda, memastikan semuanya berjalan lancar. Walaupun perkhidmatan seperti Sendgrid, Mandrill, dan Mailgun menawarkan penyelesaian yang mantap untuk menghantar e-mel berskala besar, menggunakan Gmail secara langsung adalah pendekatan yang lebih mudah untuk keperluan peribadi atau kecil.

Walaupun Google menyediakan API Gmail, kaedah yang lebih mudah menggunakan modul terbina dalam Python

dan smtplib. Ini mengelakkan persediaan API kompleks. Walau bagaimanapun, ingatlah bahawa menghantar e -mel massa dengan cara ini tidak disyorkan; Untuk jumlah yang besar, perkhidmatan e -mel yang berdedikasi jauh lebih unggul. email

Menyediakan kata laluan aplikasi:

Sebelum anda memulakan, anda perlu menjana kata laluan aplikasi untuk akaun gmail anda. Ini meningkatkan keselamatan. Navigasi ke tetapan kata laluan aplikasi Google anda, pilih "Mail" sebagai aplikasi, "Lain -lain (nama tersuai)" sebagai peranti, dan buat nama deskriptif (mis., "Skrip Python saya"). Catat kata laluan yang dihasilkan ini - sangat penting untuk pengesahan.

Quick Tip: Sending Email via Gmail with Python

Pengekodan e -mel: mari kita membuat e -mel mudah menggunakan python: ingat untuk menggantikan ruang letak seperti

,

, dan
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()
Salin selepas log masuk
dengan butiran sebenar anda.

your_gmail_address Kod ini mentakrifkan kandungan e -mel, menetapkan maklumat penerima dan penghantar, dan menggunakan your_app_password untuk menyambung ke pelayan SMTP Gmail, log masuk dengan selamat menggunakan kata laluan aplikasi anda, dan hantar e -mel. Pengendalian ralat dan pengesahan input ditinggalkan untuk keringkasan, tetapi penting untuk persekitaran pengeluaran. recipient_email@example.com

Tutorial ini adalah petikan dari

Python Berguna smtplib, tersedia pada peruncit SitePoint Premium dan Ebook. Untuk fungsi e -mel yang lebih maju (lampiran, e -mel HTML, dan lain -lain), rujuk sumber penuh atau meneroka keupayaan modul

.

Atas ialah kandungan terperinci Petua Pantas: Menghantar E -mel melalui Gmail dengan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1676
14
Tutorial PHP
1278
29
Tutorial C#
1257
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles