python模块之email: 电子邮件编码解码(转)

出处:[url]http://blog.youkuaiyun.com/zhaoweikid/archive/2007/06/01/1634766.aspx[/url]

python自带的email模块是个很有意思的东西,它可以对邮件编码解码,用来处理邮件非常好用。
处理邮件是一个很细致的工作,尤其是解码邮件,因为它的格式变化太多了,下面先看看一个邮件的源文件:
Received: from 192.168.208.56 ( 192.168.208.56 [192.168.208.56] ) by
ajax-webmail-wmsvr37 (Coremail) ; Thu, 12 Apr 2007 12:07:48 +0800 (CST)
Date: Thu, 12 Apr 2007 12:07:48 +0800 (CST)
From: user1 <xxxxxxxx@163.com>
To: zhaowei <zhaoweikid@163.com>
Message-ID: <31571419.200911176350868321.JavaMail.root@bj163app37.163.com>
Subject: =?gbk?B?u+nJtA==?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: multipart/Alternative;
boundary="----=_Part_21696_28113972.1176350868319"

------=_Part_21696_28113972.1176350868319
Content-Type: text/plain; charset=gbk
Content-Transfer-Encoding: base64

ztLS0b+qyrzS1M6qysfSu7j20MfG2ru70ru0zqOs1K3AtMrH0ru49tTCtffSu7TOztLDx8/W1NrT
prjDysew67XjssXE3MjI1ebC6bezICAg
------=_Part_21696_28113972.1176350868319
Content-Type: text/html; charset=gbk
Content-Transfer-Encoding: quoted-printable

<DIV>=CE=D2=D2=D1=BF=AA=CA=BC=D2=D4=CE=AA=CA=C7=D2=BB=B8=F6=D0=C7=C6=DA=BB=
=BB=D2=BB=B4=CE=A3=AC=D4=AD=C0=B4=CA=C7=D2=BB=B8=F6=D4=C2=B5=F7=D2=BB=B4=CE=
</DIV>
<DIV>=CE=D2=C3=C7=CF=D6=D4=DA=D3=A6=B8=C3=CA=C7=B0=EB=B5=E3=B2=C5=C4=DC=C8=
=C8</DIV>
<DIV>=D5=E6=C2=E9=B7=B3</DIV>
------=_Part_21696_28113972.1176350868319--

上面的就是以封邮件的源文件,从第一行到第一个空行之间的为信件头,后面的就是信件体了。把上面的信息复制下来存到一个叫xxx.eml的文件里,用鼠标双击就可以看到内容,当然看到的是解码后的,是outlook帮你解码了。
看看email模块怎么处理这个邮件,假设信件已经存为xxx.eml。


#-*- encoding: gb2312 -*-
import email

fp = open("xxx.eml", "r")
msg = email.message_from_file(fp) # 直接文件创建message对象,这个时候也会做初步的解码
subject = msg.get("subject") # 取信件头里的subject, 也就是主题
# 下面的三行代码只是为了解码象=?gbk?Q?=CF=E0=C6=AC?=这样的subject
h = email.Header.Header(subject)
dh = email.Header.decode_header(h)
subject = dh[0][0]
print "subject:", subject
print "from: ", email.utils.parseaddr(msg.get("from"))[1] # 取from
print "to: ", email.utils.parseaddr(msg.get("to"))[1] # 取to

fp.close()


这段代码可以把一封邮件中的主题、发件人、收件人解析出来。email.utils.parseaddr是用来专门解析邮件地址的,原因是邮件地址很多时候在原文里是这样写的:user1 <xxxxxxxx@163.com>, email.utils.parseaddr就可以把它解析为一个列表,第一项是user1, 第二项是xxxxxxxx@163.com, 这里只显示了后面以部分。
前面那段代码只是解析了信件头,接着解析信件体吧。信体里可能有纯文本的plain和html两部分,也可能有附件。这里需要mime的知识,详细介绍可以从网上搜搜。我这里就不说了,下面看看怎么解析的:

#-*- encoding: gb2312 -*-
import email

fp = open("xxx.eml", "r")
msg = email.message_from_file(fp)

# 循环信件中的每一个mime的数据块
for par in msg.walk():
if not par.is_multipart(): # 这里要判断是否是multipart,是的话,里面的数据是无用的,至于为什么可以了解mime相关知识。
name = par.get_param("name") #如果是附件,这里就会取出附件的文件名
if name:
#有附件
# 下面的三行代码只是为了解码象=?gbk?Q?=CF=E0=C6=AC.rar?=这样的文件名
h = email.Header.Header(name)
dh = email.Header.decode_header(h)
fname = dh[0][0]
print '附件名:', fname
data = par.get_payload(decode=True) # 解码出附件数据,然后存储到文件中

try:
f = open(fname, 'wb') #注意一定要用wb来打开文件,因为附件一般都是二进制文件
except:
print '附件名有非法字符,自动换一个'
f = open('aaaa', 'wb')
f.write(data)
f.close()
else:
#不是附件,是文本内容
print par.get_payload(decode=True) # 解码出文本内容,直接输出来就可以了。

print '+'*60 # 用来区别各个部分的输出n"]


简单吧,并没有多少代码就可以实现复杂的解析邮件的功能!
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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