python脚本自动发邮件功能

最近给项目加监控,用python写了一个脚本,在出错的时候自动发邮件通知的功能。代码如下

#! /usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*- 


from smtplib import SMTP

SMTPSVR='mail.xxx.com'   #smtp服务器域名

origHdrs=['From:monitor@xxx.com','To:cax@xxx.com,monitor@xxx.com','Subject:视频出现异常']   #定义邮件头

origBody=['xxx','yyy','zzz']   #邮件体

origMsg='\r\n\r\n'.join(['\r\n'.join(origHdrs),'\r\n'.join(origBody)])   #将邮件头和邮件内容组合成一个字符串
 
sendSvr=SMTP(SMTPSVR)

errs = sendSvr.sendmail('monitor@xxx.com',('caoxx@xxx.com','monitor@xxx.com'),origMsg)   #发送过程,多个收件人用元组表示

sendSvr.quit()       #退出

assert len(errs) == 0 ,errs
               

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mingaixin/archive/2013/01/31/2887220.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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