python 发送邮件及ImportError: No module named mime.text处理

Ubuntu 16.04部署Matrix Synapse:nginx反向代理与SSL实战指南 Matrix是一种开源去中心化实时通信协议,其核心服务Synapse需依赖反向代理(如nginx)处理HTTPS流量与TLS终止,而非自行实现加密层。这源于软件工程中关注点分离原则——Synapse专注协议逻辑,nginx专精网络边缘安全。在Ubuntu 16.04等LTS系统中,受限于OpenSSL 1.0.2g版本,必须采用兼容TLS 1.2的SSL配置,并通过Let’s Encrypt获取受信证书,以满足浏览器信任链和Matrix联邦通信的刚性要求。典型应用场景包括小型社区聊天服务器、教育实验环境及老 阅读详情
#!/usr/bin/python
#-*-coding:utf-8-*-
import smtplib;
from email.mime.text import MIMEText

def send_email(host,username,passwd,send_to,subject,content):
    msg = MIMEText( content.encode('utf8'), _subtype = 'html', _charset = 'utf8')
    msg['From'] = username
    msg['Subject'] = u'%s' % subject
    msg['To'] = ",".join(send_to)
    
    try:
        s = smtplib.SMTP_SSL(host,465)        
        s.login(username, passwd )
        s.sendmail(username, send_to,msg.as_string())
        s.close()
    except Exception as e:
        print 'Exception: send email failed', e

if __name__ == '__main__':
    host = 'smtp.xxx.com'
    username = 'aaa@xxx.com'
    passwd = '########'
    to_list = ['a@y.com','b@t.com']
    subject = "邮件主题"
    content = '使用Python发送邮件'
    send_email(host,username,passwd,to_list,subject,content)


注意:不能将文件名叫做email.py,否则会报 ImportError: No module named mime.text

因为在代码开头使用了 from email.mime.text import MIMEText

如果文件名叫email.py,呵呵,你懂得。。。


AWS Lambda实战指南:从事件驱动到无服务器运维 AWS Lambda是函数即服务(FaaS)的典型代表,其核心原理是事件驱动架构下的按需执行与自动扩缩容。它通过沙箱化执行环境、毫秒级计费和零服务器管理,显著降低运维复杂度与闲置成本。技术价值体现在弹性应对流量峰谷、加速MVP交付、以及天然契合微服务与数据流水线等场景。常见应用包括API后端、实时数据处理、定时任务与异步消息响应。本文聚焦Lambda在真实电商与SaaS系统中的落地细节,涵盖冷启动优化、内存-CPU协同调优、权限最小化实践及SQS+SES邮件服务等典型模式,帮助开发者避开‘当EC2用’‘硬编 阅读详情

相关推荐

FARM全栈脚手架:FastAPI+Next.js+MongoDB快速交付实践

全栈开发框架指代一类整合前后端与数据库的工程化组合方案,其核心价值在于降低环境配置复杂度、统一异步IO处理范式、保障生产就绪能力。FastAPI凭借对motor异步驱动的原生支持,在高并发数据库操作中展现确定性性能;Next.js App Router通过服务端组件实现首屏直出与安全边界隔离;MongoDB则以灵活文档模型适配动态业务演进。这类技术组合特别适用于MVP验证、创业原型、内部工具等需兼顾开发效率与运行稳定性的场景。本文聚焦FARM(FastAPI+Next.js+MongoDB)这一典型现代全栈

weixin_30267785的博客 406

Heroku免费自动化:数据科学定时任务实战指南

数据科学自动化本质是构建稳定、准时、无人值守的业务流程,其核心在于时间驱动调度、环境隔离与轻量级服务编排。不同于模型部署或事件驱动(如GitHub Actions),它更依赖可配置的定时任务机制与低运维成本的执行环境。Heroku凭借worker dyno永驻运行、免运维Python环境及免费Postgres支持,成为中小规模数据流水线的理想调度基座。本文围绕pandas清洗、SQL查询、邮件通知等典型场景,详解如何用schedule库实现人类可读的时间表达,并安全集成API密钥、PDF生成与SMTP发送,

xpmwgcwm的博客 387

从零开始:用ADS 2023手把手教你设计2.4GHz Wi-Fi LNA(基于ATF-54143,附模型文件)

本文详细介绍了如何使用ADS 2023软件设计2.4GHz Wi-Fi频段的低噪声放大器(LNA),基于ATF-54143晶体管。内容涵盖模型导入、直流工作点确定、稳定性优化、噪声匹配等关键步骤,并提供可下载的模型文件包,帮助工程师快速掌握LNA设计技巧。

weixin_42531128的博客 320

Python脚本发邮件错误:ImportError: No module named MIMEText

出现这个错误(ImportError: No module named MIMEText) 原因可能为  当前目录下或者本身脚本的名字以email.py命名。 执行脚本的目录下和执行的脚本命名不可以用email.py命名

Beyond_1024的博客 2229

保姆级教程:用ComfyUI+LTX-Video插件,5分钟搞定你的第一个AI视频(RTX 4060实测)

本文提供了一份详细的ComfyUI与LTX-Video插件使用指南,帮助用户在RTX 4060显卡上快速生成AI视频。从环境部署到图形化操作,再到提示词优化和性能调优,全面覆盖AI视频生成的各个环节,让零基础用户也能轻松上手。

weixin_33743661的博客 136

LightRAG实战:5分钟快速搭建一个轻量级法律问答系统(附完整代码)

本文通过实战指南,详细介绍了如何使用LightRAG技术快速搭建一个轻量级法律问答系统。该方案通过构建扁平化实体关系网络和混合检索策略,在5分钟内即可完成从环境准备到智能问答的完整流程,并附有完整代码,为中小团队和个人开发者提供了高效、低成本的AI应用解决方案。

time3的博客 278

Python:No module named mime.text or mime.multipart or mime.base

今天在写一个监控,用到邮件功能,导入module时发现email.mime.text 找不到。记录一下解决方法。 查看了一下自己的python版本 [root@localhost monitor_mysql]# python  Python 2.4.3 (#1, Jan  9 2013, 06:47:03)  [GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-5

ZhangBiao 的专栏 5261

error C2039: “int_least8_t”: 不是“`global namespace'”的成员

在向H.265的测试软件HM16.0中配置boost的时候,发现 include <boost/cstdint.hpp>的时候总是会报错:错误 11 error C2039: “int_fast16_t”: 不是“`global namespace'”的成员 D:\Program Files\Caffe\VSContact\boost_1_58_0\boost\cstdint.hpp ...

flyerene的博客 1万+

Python遇到ModuleNotFoundError: No module named 'email.mime'; 'email' is not a package问题的处理办法...

写Python的时候我们会遇到如下的错误: Traceback (most recent call last): File "F:/exploitation/codes/python/Jet-python1/python_code_1/tools/email.py", line 2, in <module> import smtplib File "F:\expl...

weixin_30521649的博客 1479

sentaurus学习笔记(HFET_pGate_GaN仿真)(五)

`(sdedr:define-constant-profile`和`(sdedr:define-constant-profile-region`命令用于定义并应用一个恒定的活性硼掺杂浓度剖面`"ndop_GaN_gate_const"`到氮化镓栅极层上,其值为`NpGaN_gate`。- `"Oxide"`指定了这一层的材料名称(在这里代表氧化层),而`"nucleation"`是这一层在仿真中的标识名称。- `"GaN"`指定了这一层的材料名称,而`"GaN_gate"`是这一层在仿真中的标识名称。

qq_52640792的博客 940

认知建模:模拟人类决策过程的AI方法

认知建模的目的在于构建能够模拟人类认知和决策过程的模型,通过AI技术将人类的思维、判断和选择等过程以数字化的形式呈现出来。其范围涵盖了多个领域,包括心理学、人工智能、经济学、管理学等。在心理学领域,认知建模可以帮助研究人员更好地理解人类的认知机制;在人工智能领域,可用于开发具有更智能决策能力的系统;在经济学和管理学中,能辅助进行市场预测、战略规划等决策制定。本文首先介绍认知建模的背景知识,让读者对该领域有初步的了解。接着阐述核心概念和它们之间的联系,通过示意图和流程图直观展示。

AI 算法实战派 1165

python发送各类QQ邮件 —— smtplib与email模块

SMTP是发送邮件的协议,Python 2.3版本开始内置对SMTP的支持,可以发送纯文本邮件、HTML邮件以及带附件的邮件。本文以QQ邮件为例,用python发送各类邮件。 Python对SMTP支持主要使用smtplib和email两个模块,email模块负责构造邮件,smtplib模块负责发送邮件。 一、 传输简单邮件 smtplib模块 1. SMTP类定义 smtplib.SMTP([host[,port[,local_hostname[,timeout]]]]) 作为SMTP的构

Hehuyi_In的博客 1万+

基于STM32设计的便携式心电信号监测系统_474

本课题设计并实现了一种基于STM32单片机的便携式心电信号监测系统。系统以STM32F103C8T6为核心控制单元,结合PulseSensor心率传感器,实现对人体心率信号的采集与处理。通过单片机内部ADC模块对传感器输出的模拟电压信号进行采样,并对采集数据进行分析处理,从而计算得到实时心率值。

160

python-邮件发送及问题解决

python邮件发送功能 直接上代码 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import smtplib from email.MIMEText import MIMEText from email.header import Header mail_host="mail.picclife.com" mail_user="devops-notify" mail_pass="******" sender = 'devops-notify@picclife

weixin_39836585的博客 1234

具身智能:原理、算法与系统 第16章 运动控制基础

实时迭代(Real-Time Iteration, RTI)策略在每个采样时刻执行有限次迭代(通常一次),利用相邻时刻解的连续性,在严格时间限制内获得可行解。比例-积分-微分(Proportional-Integral-Derivative, PID)控制是工业界最广泛应用的控制策略,其原理基于误差的当前值(比例)、累积值(积分)与变化率(微分)的线性组合。力-位置混合控制(Hybrid Force/Position Control)将任务空间分解为力控制子空间与位置控制子空间,分别控制。

VectorShift的博客 145

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

OpenClaw任务自动化与邮件通知实现指南

任务自动化是现代AI开发框架的核心能力之一,通过SMTP协议和webhook机制实现系统间的无缝集成。OpenClaw作为新兴的AI智能体框架,其插件化架构支持灵活扩展邮件通知功能,满足企业级自动化需求。本文以实际案例展示如何配置SMTP服务、使用官方邮件插件,以及通过Python技能调用SendGrid API实现邮件通知。关键技术点包括HTML模板渲染、附件处理、连接池优化等工程实践,适用于知识库更新、系统监控告警等常见业务场景。

weixin_34168880的博客 780

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

Python自动化实战:从零构建高效工作流

Python作为一门简洁高效的编程语言,其核心价值在于通过脚本化方式解决重复性任务,实现流程自动化。其工作原理是通过调用丰富的标准库和第三方模块,如os、requests、openpyxl等,实现对文件、网络、办公软件等系统的程序化控制。这种自动化技术能显著提升工作效率,减少人为错误,在办公自动化、数据处理、Web爬虫等场景中应用广泛。本书《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》正是基于这一理念,聚焦于**文件批量处理**和**Web数据抓取**等高频需求,通过任务驱动的方式,引导读者快速掌握Pyt

weixin_33834137的博客 323

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

零基础Python实操手册:3个真实场景搞定办公自动化

Python for Beginners 本质不是语法入门,而是用编程解决实际问题的能力起点。其核心原理在于将重复性人工操作转化为可复用、可维护的代码逻辑,技术价值体现在降本增效与错误可控——通过异常捕获、路径容错、依赖自动安装等工程化设计,让代码在真实办公环境(如中文路径、Excel日期错乱、网络超时)中稳定运行。典型应用场景包括Excel批量合并、PDF水印自动化、竞品价格监控告警等行政/财务/运营高频需求。本文聚焦零基础用户从‘能跑通’到‘可交付’的关键路径,深度融合Python for Beginn

weixin_30268921的博客 343

编程认知重启:从手动操作到自动化闭环的实战路径

编程的本质不是语法记忆,而是将现实问题转化为可计算、可验证、可重放的逻辑过程。当开发者面对重复性工作仍依赖人工操作,往往并非技术能力不足,而是缺乏对‘程序如何思考’的底层认知——包括路径与环境的强耦合性、编码与系统默认行为的隐性博弈、网络请求中的协议契约意识,以及定时任务背后时区与执行上下文的真实语义。这些构成自动化落地的关键断点,远比框架选型更基础、更易被忽视。本文以真实日报自动化项目为切口,还原从Excel手工处理到Python全链路闭环的演进过程,聚焦标准库驱动、错误归因训练和跨环境鲁棒性设计,帮助初

dingguayi7025的博客 378

Python生产级自动化脚本:从定时任务到错误告警的完整实践

Python自动化脚本是工程落地的关键能力,其核心在于超越语法学习,掌握环境隔离、异常处理、配置安全与可观测性等生产就绪要素。原理上需理解依赖锁定(如poetry精确版本控制)、声明式重试(tenacity指数退避)、结构化日志(含模块名与行号)及环境感知告警分类机制。技术价值体现在降低运维成本、提升系统鲁棒性与加速故障定位。典型应用场景包括销售报表每日自动生成、API数据拉取清洗、邮件/PDF交付及企业微信失败告警。本文聚焦Python实战中真实可运行的自动化脚本构建,覆盖定时任务(APScheduler

culi3182的博客 523

Python单元测试框架unittest:从核心原理到CI/CD集成实战

单元测试是软件工程中保障代码质量、实现快速反馈的核心实践,其核心思想在于对程序最小可测试单元进行隔离验证。Python内置的unittest框架,基于xUnit架构模式,通过TestCase、setUp/tearDown夹具和丰富的断言方法,为测试提供了标准化的结构和执行生命周期。掌握unittest不仅能构建可靠的测试防护网,降低回归错误风险,更是对接Python庞大测试生态(如覆盖率工具、Mock模块)的基础。在持续集成与持续部署(CI/CD)实践中,例如与Jenkins或GitLab CI集成,uni

weixin_33970449的博客 356

python 导入email.mime.text 时报错

刚学python时,照着书上写的代码,在IDE那里运行时报错,问题是这样的,当我使用email模块时,运行时报出这个异常‘from email.mime.text import MIMEText’, 找了好久才发现,原来是我的文件名‘email.py’跟关键字重名了,真是又学到了一个坑

let_us_go_to_world的博客 4605

Python——报错:ImportError: No module named ***

Python——报错:ImportError: No module named ***

qq_45794091的博客 1万+

cannot import name MimeTypes问题

不知道为什么,没动过python的配置,但是今天用openpyxl库处理excel时运行碰报错“cannot import name MimeTypes”,追踪到源文件看,是在lib文件夹下的mimetypes.py文件里没有内容。。 于是在 https://github.com/python/cpython/blob/3.9/Lib/mimetypes.py 找到对应的源码,复制过去就行了。 ...

隋隋平安 863

Python实现邮件发送

前言:找回密码时,需要后台给用户发送验证信息,本篇实现一个基于python的自动发邮件程序。需要使用的库 :smtplib SMTP(Simple Mail Transfer Protocol)即简单邮件传输协议,它是一组用于由源地址到目的地址传送邮件的规则,由它来控制信件的中转方式。python的smtplib提供了一种很方便的途径发送电子邮件。它对smtp协议进行了简单的封装。代码如下:#co

GitzLiu 2592
上一篇: python 设置方法超时
下一篇: Hadoop Balance介绍
spring292713
博客等级 码龄16年 13粉丝 27原创
评论 21
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值