smtplib库:Python使用QQ邮箱发送邮件

简介: smtplib库:Python使用QQ邮箱发送邮件

前言


一般来说,每个App都有一个意见反馈功能。对于企业,其意见反馈自然是发送到其服务器上,而对于个人应用来说,因为使用的人相对较少,在初期推广的时候,可以将意见反馈设置成发送到自己邮箱,这样可以节约服务器的资源开销。


而Python提供了smtplib库,其中SMTP类可以用来与邮件服务器通信发送邮件。


发送email文本消息


SMTP最常用的一种用法是连接到一个邮件服务器并发送一个邮件。这里我们需要分3步:


1.我们需要将邮件服务器主机名和端口传到其构造函数。

2.连接之后调用sendmail()并提供参数和消息体,也就是邮件内容。(消息遵循RFC5322)

3.设置发送邮箱与接收邮箱。


示例如下:

import smtplib
import email.utils
from email.mime.text import MIMEText
message = MIMEText("我是邮件的内容")
message['To'] = email.utils.formataddr(('接收者显示的姓名', 'liyuanjinglyj@163.com'))
message['From'] = email.utils.formataddr(('发送者显示的姓名', '530680217@qq.com'))
message['Subject'] = '我是邮件的标题'
server = smtplib.SMTP_SSL('smtp.qq.com', 465)
server.login('530680217@qq.com','授权码')
server.set_debuglevel(True)
try:
    server.sendmail('530680217@qq.com',['liyuanjinglyj@163.com'],msg=message.as_string())
finally:
    server.quit()


运行之后,控制台与收件信息显示如下:


读者可以一一寻找字符串与上面对应,可以看到:


message[‘To’]:是上图发件人后面显示的内容


message[‘From’]:是上图收件人后面显示的内容


message[‘Subject’]:是邮件标题


message.as_string():是邮件的内容


smtplib.SMTP_SSL:第1个参数是提供邮件服务的服务器地址;第2个参数是端口,必须与下图对应。


这里我们使用的是QQ邮箱提供的服务,发送邮件到其他邮箱,当然也可以发送到拥有QQ邮箱的其他人。如果你使用网易邮箱,那么更改SMTP服务器为网易邮箱服务器与端口即可。


需要注意的是,这些服务需要你手动去开启,默认情况下是关闭的。如下图所示:


其中,上图有个授权码,也就是server.login对应的第2个参数。获取授权码需要点击上面的生成授权码按钮,然后如下图操作即可获取。





发送email图片与附件消息


在邮箱的发送中,我们不仅仅只需要发送邮件,往往还会发送附件与图片等内容。示例如下:

import smtplib
import email.utils
from email import encoders
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.image import MIMEImage
from email.mime.base import MIMEBase
mail = MIMEMultipart()
mail['To'] = email.utils.formataddr(('接收者显示的姓名', 'liyuanjinglyj@163.com'))
mail['From'] = email.utils.formataddr(('发送者显示的姓名', '530680217@qq.com'))
mail['Subject'] = '我是邮件的标题'
# 需要发送的图片
img_file = open(r'1.jpg', 'rb')
img_data = img_file.read()
img_file.close()
img = MIMEImage(img_data)
mail.attach(img)
img.add_header('Content-ID', 'dns_config')  # 给一个content Id供后面html内容引用
# 需要发送的文本
mail_content = """
    <html>
      <body>
        <p>我给你发送的图片</p>
        <img src="cid:dns_config">
      </body>
    </html>
"""
mail.attach(MIMEText(mail_content, 'html', 'utf-8'))
# 需要发送的附件
txtAnnex = MIMEBase("application", "octet-stream")
txtAnnex.set_payload(open(r"英文文档.txt", "rb").read())
txtAnnex['Content-Type'] = 'application/octet-stream'
txtAnnex['Content-Disposition'] = 'attachment; filename= "a.txt"'
encoders.encode_base64(txtAnnex)
mail.attach(txtAnnex)
server = smtplib.SMTP_SSL('smtp.qq.com', 465)
server.login('530680217@qq.com', '授权码')
server.set_debuglevel(True)
try:
    server.sendmail('530680217@qq.com', ['liyuanjinglyj@163.com'], msg=mail.as_string())
finally:
    server.quit()


运行之后,邮件效果如下:


当你的邮件需要多个组合发送的时候,这个时候就需要用到MIMEMultipart构造邮件多元对象。它可以增加文字,图片附件等等。

相关文章
|
11月前
|
存储 人工智能 测试技术
如何使用LangChain的Python库结合DeepSeek进行多轮次对话?
本文介绍如何使用LangChain结合DeepSeek实现多轮对话,测开人员可借此自动生成测试用例,提升自动化测试效率。
2247 125
如何使用LangChain的Python库结合DeepSeek进行多轮次对话?
|
11月前
|
监控 数据可视化 数据挖掘
Python Rich库使用指南:打造更美观的命令行应用
Rich库是Python的终端美化利器,支持彩色文本、智能表格、动态进度条和语法高亮,大幅提升命令行应用的可视化效果与用户体验。
952 0
|
存储 Web App开发 前端开发
Python + Requests库爬取动态Ajax分页数据
Python + Requests库爬取动态Ajax分页数据
|
10月前
|
数据可视化 关系型数据库 MySQL
【可视化大屏】全流程讲解用python的pyecharts库实现拖拽可视化大屏的背后原理,简单粗暴!
本文详解基于Python的电影TOP250数据可视化大屏开发全流程,涵盖爬虫、数据存储、分析及可视化。使用requests+BeautifulSoup爬取数据,pandas存入MySQL,pyecharts实现柱状图、饼图、词云图、散点图等多种图表,并通过Page组件拖拽布局组合成大屏,支持多种主题切换,附完整源码与视频讲解。
912 4
【可视化大屏】全流程讲解用python的pyecharts库实现拖拽可视化大屏的背后原理,简单粗暴!
|
10月前
|
传感器 运维 前端开发
Python离群值检测实战:使用distfit库实现基于分布拟合的异常检测
本文解析异常(anomaly)与新颖性(novelty)检测的本质差异,结合distfit库演示基于概率密度拟合的单变量无监督异常检测方法,涵盖全局、上下文与集体离群值识别,助力构建高可解释性模型。
669 10
Python离群值检测实战:使用distfit库实现基于分布拟合的异常检测
|
12月前
|
运维 Linux 开发者
Linux系统中使用Python的ping3库进行网络连通性测试
以上步骤展示了如何利用 Python 的 `ping3` 库来检测网络连通性,并且提供了基本错误处理方法以确保程序能够优雅地处理各种意外情形。通过简洁明快、易读易懂、实操性强等特点使得该方法非常适合开发者或系统管理员快速集成至自动化工具链之内进行日常运维任务之需求满足。
702 18
|
12月前
|
机器学习/深度学习 API 异构计算
JAX快速上手:从NumPy到GPU加速的Python高性能计算库入门教程
JAX是Google开发的高性能数值计算库,旨在解决NumPy在现代计算需求下的局限性。它不仅兼容NumPy的API,还引入了自动微分、GPU/TPU加速和即时编译(JIT)等关键功能,显著提升了计算效率。JAX适用于机器学习、科学模拟等需要大规模计算和梯度优化的场景,为Python在高性能计算领域开辟了新路径。
1034 0
JAX快速上手:从NumPy到GPU加速的Python高性能计算库入门教程
|
数据采集 存储 Web App开发
Python爬虫库性能与选型实战指南:从需求到落地的全链路解析
本文深入解析Python爬虫库的性能与选型策略,涵盖需求分析、技术评估与实战案例,助你构建高效稳定的数据采集系统。
861 0
|
存储 监控 安全
Python剪贴板监控实战:clipboard-monitor库的深度解析与扩展应用
本文介绍了基于Python的剪贴板监控技术,结合clipboard-monitor库实现高效、安全的数据追踪。内容涵盖技术选型、核心功能开发、性能优化及实战应用,适用于安全审计、自动化办公等场景,助力提升数据管理效率与安全性。
384 0

推荐镜像

更多