14、Python 邮件操作全攻略

Python 邮件操作全攻略

1. 发送带附件的邮件

在 Python 中发送带附件的邮件,需要创建 MimeMultipart() 类的对象实例。若有多个附件,可以依次构建。以下是一个示例,向邮件中添加两个文本文件:

from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText
from email.header import Header

message = MIMEMultipart()
message['From'] = Header("Sender", 'utf-8')
message['To'] =  Header("Receiver", 'utf-8')
message['Subject'] = Header('Python SMTP', 'utf-8')
message.attach(MIMEText('Python SMTP', 'plain', 'utf-8'))

file1 = MIMEText(open('file1.txt', 'rb').read(), 'base64', 'utf-8')
file1["Content-Type"] = 'application/octet-stream'
file1["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="file1.txt"'
message.attach(file1)

file2 = MIMEText(open('file2.txt', 'rb').read(), 'base6
基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏与储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置与容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法与配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏与储能系统的规划配置研究,支持科研项目与实际工程设计;②掌握双层优化建模方法与粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解与实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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