透过Python 将接收邮件邮件进行分类统计

最新推荐文章于 2024-11-28 08:15:00 发布

原创最新推荐文章于 2024-11-28 08:15:00 发布 · 3.4k 阅读

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#python #exchange

本文介绍如何使用Python和Exchangelib库处理Exchange邮件，包括环境配置、读取数据、时间转换和邮件筛选，以自动下载、分类并追踪公司邮件状态。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

工作的需要自行学习了Python的一些功能，将所学的经验在这里分享给大家

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前言

一、环境准备

二、使用步骤

1.引入库

2.读入数据

总结

前言

工作中我们可能会透过邮件，让其他公司收集资料，在学会Python之前，我们需要用人工将邮件一个一个的下载下来，并且统计有哪一家公司发送了资料，哪一家公司还没有发送，统计也是相当麻烦的事情，

因此我用Python写了一个工具，能够自动的接收邮件并且储存起来，相关的发送人员什么时候发送？并进行跟踪

公司的邮件是用exchange的形式

一、环境准备

我想将收起来的邮件统一放在一个固定的路径中，收件人的一些信息我要独立放在一个Excel里面去记录，处理好的准备要发送的邮件，我另外放在一个地方

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：


import os
import urllib3
from datetime import timedelta,datetime
import pandas as pd
import numpy as np
from exchangelib.protocol import BaseProtocol, NoVerifyHTTPAdapter
from exchangelib import DELEGATE, Account, Credentials, Message, Mailbox, HTMLBody,Configuration,NTLM,FileAttachment,EWSTimeZone


#此句用来消除ssl证书错误，exchange使用自签证书需加上
BaseProtocol.HTTP_ADAPTER_CLS = NoVerifyHTTPAdapter

urllib3.disable_warnings() # 取消SSL安全连接警告
# Tell exchangelib to use this adapter class instead of the default
# exchangelib provides a sample adapter which ignores TLS validation errors.
# Use at own risk. NTML is NT LAN Manager.

# 设置邮箱账号 输入你的域账号如
creds = Credentials(
    username='xxxxxxxxx@domain.com',    # 修改为 公邮的 user <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<修改连接自己的邮箱
    password='xxxxxxxxxxxxx'   #修改为自己的密码
)
config = Configuration(server='xxxxx.com', credentials=creds, auth_type=NTLM)
account = Account(
        primary_smtp_address='username@domain.com',
        credentials=creds,
        autodiscover=True,
        config=config,
        access_type=DELEGATE
    )

2.读入数据

代码如下（示例）：

#  此处为文件路径
path_inbox = r"D:\Doc\Python\inbox\\"  #记录inbox 附件
path_outbox = r"D:\Doc\Python\outbox\\" #outbox 附件
path_data = r"D:\Doc\Python\data\\"  #data管理

# 自定义函数:保存所有邮件附件到本地制定地址
from exchangelib import UTC
def saveAttachments(attachments):
    for attachment in attachments:
        if 'xls' in attachment.name or 'XLS' in attachment.name:   #过滤要有‘xls' 在附件名中才存档
            save_file_name = os.path.join(path_inbox,attachment.name)
            with open(save_file_name, 'wb') as f:  #wb：以二进制写模式打开
                f.write(attachment.content)

inbox = account.inbox  # 获取用户账户的收件箱
unread_email_list = inbox.filter(is_read=False)  # 获取收件箱未读邮件列表
print(unread_email_list)
mail_file = os.path.join(path_data,"mail_log.xlsx")
mail_file_df = pd.read_excel(mail_file)  # 记录mail 的excel
row = len(mail_file_df)     # 读出 excel 的 行数
print(mail_file_df)
# 逆序排列未读邮件列表

mail_log.xlsx 是我要作为邮件记录的一个Excel格式内容如下:

里面包含了主题发件人发件人的邮箱, 与邮件的接收时间

我们来看一下怎么把这些资料从Email里面读出来

代码如下（示例）：

我在处理接收时间的时候遇到这样子的报错 Excel does not support datetimes with timezones

因为在 exchange上面是用time zone的方式记录时间，Excel不接受这样子的时间方式，所以我先将参数直接转换成为文字格式，但是文字格式的日期与我们相差了8个小时，

我们怎么把这8个小时再追加回去呢？这时候就需要你用到strptime的函数来进行加工，加工后的日期才是真正的收件日期

因为同一个邮箱我们可能要做不同的事情，所以我们可以利用邮件标题中的特殊属性来进行邮件的过滤,这样python只会捞取要处理的邮件进行处理

for email in unread_email_list:  #.order_by('-datetime_received'):
    # 转换 timezone
    # 如不转换 存入excel会报错 ”Excel does not support datetimes with timezones“
    dt = str(email.datetime_received) #转换文字
    dt = dt[:19] #取前19码 yyyy-mm-dd hh:mm:ss
    received_time = datetime.strptime(dt, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")+ timedelta(hours=8) # + 8hr
    print(received_time)

    # 如果邮件标题中包含‘【xxx数据处理xxx】’ 邮件过滤
    if '【xxx数据处理】' in email.subject:    #'QiQi' in email.sender.name 可以过滤 sender
        print(" --------------- prepare date start here ----------------")
        pd1 = [email.subject, email.sender.name, email.sender.email_address, received_time]
        row = row + 1
        mail_file_df.loc[row] = pd1
        email.is_read = True  # 将邮件设置为已读
        email.save(update_fields=['is_read'])  # 保存邮件的已读属性
        # 调用自定义函数：保存邮件附件到本地
        saveAttachments(email.attachments)
mail_file_df.to_excel(mail_file,na_rep=11,index=False)

总结

以上就是今天想给大家的内容，非常的简短，就能够处理邮件下载分类统计的功能，完整的代码如下：

# coding=utf-8
#
import os
import urllib3
from datetime import timedelta,datetime
import pandas as pd
from exchangelib.protocol import BaseProtocol, NoVerifyHTTPAdapter
from exchangelib import DELEGATE, Account, Credentials, Message, Mailbox, HTMLBody,Configuration,NTLM,FileAttachment,EWSTimeZone
#此句用来消除ssl证书错误，exchange使用自签证书需加上
BaseProtocol.HTTP_ADAPTER_CLS = NoVerifyHTTPAdapter

urllib3.disable_warnings() # 取消SSL安全连接警告
# Tell exchangelib to use this adapter class instead of the default
# exchangelib provides a sample adapter which ignores TLS validation errors.
# Use at own risk. NTML is NT LAN Manager.

# 设置邮箱账号 输入你的域账号如
creds = Credentials(
    username='username@domain.com',    # 修改为 公邮的 user
    password='xxxxxx'
)
config = Configuration(server='xxxx.com', credentials=creds, auth_type=NTLM)
account = Account(
        primary_smtp_address='username@domain.com',
        credentials=creds,
        autodiscover=True,
        config=config,
        access_type=DELEGATE
    )
#  此处为文件路径
path_inbox = r"D:\Doc\Python\inbox\\"  #记录inbox 附件
path_outbox = r"D:\Doc\Python\outbox\\" #outbox 附件
path_data = r"D:\Doc\Python\data\\"  #data管理

# 自定义函数:保存所有邮件附件到本地制定地址
from exchangelib import UTC
def saveAttachments(attachments):
    for attachment in attachments:
        if 'xls' in attachment.name:   #过滤要有‘xls' 在附件名中才存档
            save_file_name = os.path.join(path_outbox,attachment.name)
            with open(save_file_name, 'wb') as f:
                f.write(attachment.content)

inbox = account.inbox  # 获取用户账户的收件箱
unread_email_list = inbox.filter(is_read=False)  # 获取收件箱未读邮件列表
mail_file = os.path.join(path_data,"mail_log.xlsx")
mail_file_df = pd.read_excel(mail_file)  # 记录mail 的excel
row = len(mail_file_df)     # 读出 excel 的 行数
# 逆序排列未读邮件列表
for email in unread_email_list:  #.order_by('-datetime_received'):
#    print(email.subject)  # 打印邮件标题
#    print(email.text_body)  # 打印邮件是否已读
#    print(email.sender.name)  # 打印邮件发件人
#    print(email.sender.email_address)
#    print(email.datetime_received)  # 打印邮件接收时间
    # 转换 timezone
    # 如不转换 存入excel会报错 ”Excel does not support datetimes with timezones“
    dt = str(email.datetime_received) #转换文字
    dt = dt[:19] #取前19码 yyyy-mm-dd hh:mm:ss
    received_time = datetime.strptime(dt, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")+ timedelta(hours=8) # + 8hr
#    print(received_time)


    # 如果邮件标题中包含‘【abc数据处理】’ 邮件过滤
    if '【abc数据处理】' in email.subject:    #'QiQi' in email.sender.name 可以过滤 sender
        print(" --------------- prepare date start here ----------------")
        pd1 = [email.subject, email.sender.name, email.sender.email_address, received_time]
        row = row + 1
        mail_file_df.loc[row] = pd1
#        email.is_read = True  # 将邮件设置为已读
#        email.save(update_fields=['is_read'])  # 保存邮件的已读属性
        # 调用自定义函数：保存邮件附件到本地
        saveAttachments(email.attachments)
mail_file_df.to_excel(mail_file,na_rep=11,index=False)

print("--------done---------")
'''
if __name__ == "__main__":
    # 连接邮箱服务器
    account = connectServer()
    while True:
        # 获取未读邮件列表
        unhandleMails = getUnreadMail(account)
        # 处理邮件
        handleMail(unhandleMails, account)
        time.sleep(30) # 休眠30秒
'''

要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。