Python收取邮件并数据处理

最新推荐文章于 2024-03-23 07:19:15 发布

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最新推荐文章于 2024-03-23 07:19:15 发布 · 5.7k 阅读

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#Python #数据分析

本文介绍如何使用Python通过POP3协议收取邮件，并利用Numpy和Pandas对邮件中的姓名、电话、公司、行程车次等信息进行数据处理，最终将结果导出到Excel文件。首先讲解了POP3协议的基本概念，然后阐述了Python中poplib模块的使用步骤，包括收取邮件和解析邮件原始文本。接着，文章详细展示了邮件内容的分析过程，最后说明如何将处理后的数据整理成联系单并导出到Excel。

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最近由于工作需要，对参会的代表发给我的姓名、电话、公司、行程车次等信息进行统计处理形成联系单，我的思路是：可以Python利用POP协议自动收取邮件，Numpy+Pandas对发来的数据进行处理并导出至Excel / MySQL数据库。

收取邮件就是编写一个MUA作为客户端，从MDA把邮件获取到用户的电脑或者手机上。收取邮件最常用的协议是POP协议，目前版本号是3，俗称POP3。

POP3协议收取的不是一个已经可以阅读的邮件本身，而是邮件的原始文本，这和SMTP协议很像，SMTP发送的也是经过编码后的一大段文本。

要把POP3收取的文本变成可以阅读的邮件，还需要用email模块提供的各种类来解析原始文本，变成可阅读的邮件对象。
所以，用Python的poplib模块收取邮件分两步：第一步是用POP3协议把邮件获取到本地，第二步是用email模块把原始邮件解析为Message对象，然后，用适当的形式把邮件内容展示给用户。

收取邮件

from email.parser import Parser
from email.header import decode_header
from email.utils import parseaddr
import poplib

def decode_str(s):
    value, charset = decode_header(s)[0]
    if charset:
        value = value.decode(charset)
    return value

def guess_charset(msg):
    charset = msg.get_charset()
    if charset is None:
        content_type = msg.get('Content-Type', '').lower()
        pos = content_type.find('charset=')
        if pos >= 0:
            charse