批量发送定制邮件内容

需要给以下学员发送作业反馈邮件(文件名为:学员作业反馈.xlsx) 

学员序号学员姓名学员邮箱作业反馈
20090001海龙3177261496@qq.com1题:少了一个a
20090002真达3177261496@qq.com第2题:少了一个b
20090003张三3177261496@qq.com第3题:少了一个c
20090004赵四3177261496@qq.com4题:少了一个d
20090005王五3177261496@qq.com5题:少了一个e
20090006海龙3177261496@qq.com6题:少了一个f
20090007真达3177261496@qq.com7题:少了一个g
20090008海龙3177261496@qq.com8题:少了一个h
20090009真达3177261496@qq.com9题:少了一个i
20090010海龙3177261496@qq.com10题:少了一个j

实现代码如下:

# 导入发送邮件的工具包
import smtplib  
# 导入邮件内容的工具包
from email.mime.multipart import MIMEMultipart    
from email.mime.text import MIMEText 
# 导入读取Excel的工具包
import pandas as pd


# 设置登录的用户名和密码
sender = '172***6917@qq.com'
password = 'wrdnb******vcjdi'

# 设置发件人和收件人邮箱
receiver = '172***6917@qq.com'


# 读取收件人邮箱和邮件内容
df = pd.read_excel('./学员作业反馈.xlsx')
for i in range(len(df)):
    student_name = df['学员姓名'][i]
    student_email = df['学员邮箱'][i]
    feed_back = df['作业反馈'][i]
    print(student_name,student_email,feed_back)
    

    # 定义邮件主题、发件人、收件人
    msg = MIMEMultipart('mixed') 
    msg['Subject'] = f'第{i}封邮件,{student_name}同学的作业反馈'
    msg['From'] = '172***6917@qq.com'
    msg['To'] = f'{student_email}'

    #构造html邮件内容,从邮箱复制出来
    html = f"""
    <div>{student_name} 同学:</div>
    <div>你好。你的作业反馈如下:</div>
    <div>{feed_back}</div>
    <div>请查收,谢谢。</div>
    <div>曹鑫CDA</div>
    """
    text_html = MIMEText(html, 'html', 'utf-8')
    msg.attach(text_html) 

    # 发送邮件
    smtp = smtplib.SMTP() 
    smtp.connect('smtp.qq.com',25) 
    smtp.login(sender, password) 
    smtp.sendmail(sender, receiver, msg.as_string()) 
    smtp.quit()

 运行效果:

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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