python自动生成Excel表格数据并发送邮件案例

简介: python自动生成Excel表格数据并发送邮件案例

要使用Python自动生成Excel表格数据并发送邮件,您可以使用pandas库来处理数据,使用openpyxl库来生成Excel表格,并使用smtplib和email.mime库来发送邮件。下面是一个简单的示例代码:

python
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from smtplib import SMTP
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText

生成数据

data = {
'Product': ['Apple', 'Banana', 'Orange'],
'Price': [1.00, 0.50, 0.75],
'Quantity': [50, 20, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)

生成Excel表格

wb = Workbook()
ws = wb.active
for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
ws.append(r)
wb.save('example.xlsx')

发送邮件

sender = 'your_email@example.com'
password = 'your_password'
recipient = 'recipient@example.com'
subject = 'Excel表格数据'
body = '以下是生成的Excel表格数据:'
attachment = 'example.xlsx'

msg = MIMEMultipart()
msg['From'] = sender
msg['To'] = recipient
msg['Subject'] = subject

msg.attach(MIMEText(body, 'plain'))
with open(attachment, 'rb') as f:
msg.attach(MIMEText(f.read(), 'base64', 'unix'))

smtp = SMTP('smtp.gmail.com:587')
smtp.starttls()
smtp.login(sender, password)
smtp.sendmail(sender, recipient, msg.as_string())
smtp.quit()
在上面的代码中,我们首先使用pandas库生成了一个包含产品、价格和数量的数据字典,然后将其转换为数据框。接下来,我们使用openpyxl库将数据框转换为Excel表格,并将其保存到本地文件example.xlsx中。然后,我们使用smtplib和email.mime库来发送邮件。在邮件正文中,我们简单地描述了附件的内容。在附件中,我们附加了生成的Excel表格文件。最后,我们使用Gmail的SMTP服务器发送邮件。请确保在运行代码之前替换发件人和密码以及收件人邮箱。

相关文章
|
5月前
|
Python
如何根据Excel某列数据为依据分成一个新的工作表
在处理Excel数据时,我们常需要根据列值将数据分到不同的工作表或文件中。本文通过Python和VBA两种方法实现该操作:使用Python的`pandas`库按年级拆分为多个文件,再通过VBA宏按班级生成新的工作表,帮助高效整理复杂数据。
|
5月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
用 Excel+Power Query 做电商数据分析:从 “每天加班整理数据” 到 “一键生成报表” 的配置教程
在电商运营中,数据是增长的关键驱动力。然而,传统的手工数据处理方式效率低下,耗费大量时间且易出错。本文介绍如何利用 Excel 中的 Power Query 工具,自动化完成电商数据的采集、清洗与分析,大幅提升数据处理效率。通过某美妆电商的实战案例,详细拆解从多平台数据整合到可视化报表生成的全流程,帮助电商从业者摆脱繁琐操作,聚焦业务增长,实现数据驱动的高效运营。
|
2月前
|
数据采集 监控 数据库
Python异步编程实战:爬虫案例
🌟 蒋星熠Jaxonic,代码为舟的星际旅人。从回调地狱到async/await协程天堂,亲历Python异步编程演进。分享高性能爬虫、数据库异步操作、限流监控等实战经验,助你驾驭并发,在二进制星河中谱写极客诗篇。
Python异步编程实战:爬虫案例
|
7月前
|
存储 安全 大数据
网安工程师必看!AiPy解决fscan扫描数据整理难题—多种信息快速分拣+Excel结构化存储方案
作为一名安全测试工程师,分析fscan扫描结果曾是繁琐的手动活:从海量日志中提取开放端口、漏洞信息和主机数据,耗时又易错。但现在,借助AiPy开发的GUI解析工具,只需喝杯奶茶的时间,即可将[PORT]、[SERVICE]、[VULN]、[HOST]等关键信息智能分类,并生成三份清晰的Excel报表。告别手动整理,大幅提升效率!在安全行业,工具党正碾压手动党。掌握AiPy,把时间留给真正的攻防实战!官网链接:https://www.aipyaipy.com,解锁更多用法!
|
4月前
|
移动开发 JavaScript
(H5查看CAD)网页CAD提取图纸表格到excel
本文介绍如何通过自定义MxCAD插件,在Web端智能识别CAD图纸中的表格,实现自动合并与高效导出至Excel,提升数据提取效率与准确性。内容涵盖区域选择、图形识别、表格结构重建、单元格合并及内容导出等关键技术,适用于工程图纸数据自动化处理场景。
|
3月前
|
设计模式 缓存 运维
Python装饰器实战场景解析:从原理到应用的10个经典案例
Python装饰器是函数式编程的精华,通过10个实战场景,从日志记录、权限验证到插件系统,全面解析其应用。掌握装饰器,让代码更优雅、灵活,提升开发效率。
283 0
|
5月前
|
数据采集 存储 NoSQL
Python爬虫案例:Scrapy+XPath解析当当网网页结构
Python爬虫案例:Scrapy+XPath解析当当网网页结构
|
5月前
|
Python
将Excel特定某列数据删除
将Excel特定某列数据删除
|
6月前
|
数据可视化 算法 数据挖掘
Python 3D数据可视化:7个实用案例助你快速上手
本文介绍了基于 Python Matplotlib 库的七种三维数据可视化技术,涵盖线性绘图、散点图、曲面图、线框图、等高线图、三角剖分及莫比乌斯带建模。通过具体代码示例和输出结果,展示了如何配置三维投影环境并实现复杂数据的空间表示。这些方法广泛应用于科学计算、数据分析与工程领域,帮助揭示多维数据中的空间关系与规律,为深入分析提供技术支持。
254 0
Python 3D数据可视化:7个实用案例助你快速上手
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python自动化处理Excel数据:从基础到进阶####
本文旨在为读者提供一个全面的指南,通过Python编程语言实现Excel数据的自动化处理。无论你是初学者还是有经验的开发者,本文都将帮助你掌握Pandas和openpyxl这两个强大的库,从而提升数据处理的效率和准确性。我们将从环境设置开始,逐步深入到数据读取、清洗、分析和可视化等各个环节,最终实现一个实际的自动化项目案例。 ####
2122 10

推荐镜像

更多