Python怎么群发邮件？

一、Python怎么群发邮件？

需要用到的模块：email模块，smtplib模块

email模块用来构建文件内容，smtplib模块用来发邮件，这两个都是Python内置模块。

smtplib模块使用方法：

import smtplib

server = smtplib.SMTP()

server.connect(host, port)

server.login(username, password)

server.sendmail(sender, to_addr, msg.as_string())

server.quit()

其中，SMTP是一个类，class()，要想调用 smtplib 模块下、SMTP 类下的方法，应该这样写：smtplib.SMTP.方法，赋值给server是为了减少代码的冗余。

SMTP (Simple Mail Transfer Protocol)翻译过来是“简单邮件传输协议”的意思，SMTP 协议是由源服务器到目的地服务器传送邮件的一组规则。可以简单理解为：我们需要通过SMTP指定一个服务器，这样才能把邮件送到另一个服务器。

host是指定连接的邮箱服务器，你可以指定服务器的域名。通过搜索“xx邮箱服务器地址”，就可以找到。port 是“端口”的意思。一般情况下SMTP默认端口号为25。

邮箱授权码的获取需要登录QQ邮箱。

1）登录QQ邮箱，点击设置。

2）点击账户，往下拉，打开 SMTP服务

3）会弹出一个密保窗口，按指示操作，会得到一个邮箱授权码，即为代码里需要的授权码。

下面为全部代码

import smtplib

# smtplib 用于邮件的发信动作

from email.mime.text import MIMEText

# email 用于构建邮件内容

from email.header import Header

# 用于构建邮件头

import csv

# 引用csv模块，用于读取邮箱信息

# 发信方的信息：发信邮箱，QQ邮箱授权码

# 方便起见，你也可以直接赋值

from_addr = input('请输入登录邮箱：')

password = input('请输入邮箱授权码：')#授权码需要自己登陆邮箱，进入设置，隐私设置，开启指定的SMTP设置

# 发信服务器

smtp_server = 'smtp.qq.com'

# 邮件内容

text='''hey 这是我用Python发的第一封邮件

人生苦短，我用Python

'''

# 待写入csv文件的收件人数据：人名+邮箱

# 记得替换成你要发送的名字和邮箱

data = [['wufeng ', 'wufeng@qq.com'],['kaxi', 'kaxi@qq.com']]

# 写入收件人数据

with open('to_addrs.csv', 'w', newline='') as f:

writer = csv.writer(f)

for row in data:

writer.writerow(row)

# 读取收件人数据，并启动写信和发信流程

with open('to_addrs.csv', 'r') as f:

reader = csv.reader(f)

for row in reader:

to_addrs=row[1]

msg = MIMEText(text,'plain','utf-8')

msg['From'] = Header(from_addr)

msg['To'] = Header(to_addrs)

msg['Subject'] = Header('python test')

server = smtplib.SMTP_SSL()

server.connect(smtp_server,465)

server.login(from_addr, password)

server.sendmail(from_addr, to_addrs, msg.as_string())

# 关闭服务器

server.quit()

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作者：一个人旅行*-*

来源：CSDN

原文：https://blog.csdn.net/qq_42458954/article/details/87928779

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二、用域名发邮件

用域名发邮件是一种常见且有效的营销策略，可帮助提升品牌形象、增加业务曝光度以及促进客户互动。在当今数字化时代，电子邮件仍然是企业与客户之间沟通的重要渠道之一。通过使用自有域名来发送邮件，不仅能够提升邮件的可信度和专业性，还可以有效避免被归类为垃圾邮件的风险。

当您使用自己的域名发送邮件时，可以定制化邮件内容，包括邮件标题、发件人名称和邮件签名等，使邮件看起来更为个性化和专业。这有助于增加收件人对邮件的打开率和点击率。此外，使用自有域名发送邮件还有助于建立品牌认知度，让客户更容易记住您的企业名称和网站信息。

自有域名的重要性

拥有自有域名是建立和提升企业品牌形象的重要一环。在发送邮件时，邮件的发件人地址通常会显示在收件人的邮箱界面上。如果您使用免费邮箱提供商的域名发送邮件，如@gmail.com或@qq.com等，可能会给收件人留下不够专业的印象，并且增加邮件被误认为垃圾邮件的可能性。

相比之下，通过使用自己的域名发送邮件，可以展示企业的专业性和信誉，提升邮件接收者对品牌的信任度。一个与企业网站域名相一致的发件人地址，会让收件人更愿意打开邮件并与内容进行互动。

如何正确使用域名发送邮件

要正确使用自有域名发送邮件，首先需要在域名解析设置中添加必要的邮件发送记录，如SPF、DKIM或DMARC等。这些记录可以帮助验证您的邮件发送服务器的合法性，减少邮件被标记为垃圾邮件的风险。

另外，在创建邮件内容时，建议避免使用过于商业化或垃圾邮件样式的文字和图片，以免触发邮件服务提供商的垃圾邮件过滤机制。保持邮件内容的原创性、有用性和符合法规要求，是保证邮件送达率和接收者满意度的重要因素。

域名邮箱的优势

除了用于发送邮件外，还可以考虑通过自有域名搭建企业域名邮箱。拥有企业域名邮箱不仅能够增强企业在邮件沟通中的专业形象，还可以提升员工的工作效率。企业域名邮箱通常提供更多个性化的功能和定制化的服务，能够帮助企业更好地管理邮件通讯。

通过企业域名邮箱，员工可以使用专属于企业域名的邮箱地址进行邮件往来，与客户和合作伙伴交流时，更容易展现出企业的专业和正规形象。此外，企业域名邮箱还具有更高的安全性和可信度，能够有效保护企业邮件通讯的隐私和信息安全。

总结

在营销和品牌建设过程中，用域名发邮件是一项简单却极具价值的举措。通过使用自己的域名定制化邮件内容、增加邮件打开率和建立专业形象，企业可以更有效地吸引客户并与他们建立长期互动关系。因此，在邮件营销和沟通策略中，务必重视域名的重要性，合理利用自有域名的优势，以提升品牌形象和业务发展。

三、用python？

可以使用Python编程语言来解决各种计算机问题，例如数据分析、图像处理、机器学习和自然语言处理等。它是一种高级编程语言，易于学习和使用，具有丰富的库和框架，可以加快开发速度。

Python还具有跨平台的优势，可以在Windows、Mac和Linux等操作系统上运行。由于其丰富的功能和易于使用的特性，Python成为了许多程序员和数据科学家的首选编程语言。

四、用python拆分字段

当处理数据时，经常会遇到需要拆分字段的情况。无论是处理文本数据还是处理表格数据，对字段进行拆分是一项常见的操作。在Python中，我们可以使用各种方法来拆分字段，无论是基于特定字符、字符串长度还是其他条件来进行拆分。

使用split()方法拆分字段

Python中的字符串对象有一个名为split()的内置方法，可以基于某个字符将字符串拆分为子字符串，并返回一个子字符串列表。这在处理以特定字符分隔的文本数据时非常有用。

下面是一个简单的示例，演示如何使用split()方法拆分字段：

上述代码将会输出：['苹果', '香蕉', '橙子', '西瓜', '芒果']，这样我们就成功将原始字符串拆分为多个字段。

使用re模块拆分字段

除了split()方法外，我们还可以使用Python中的re模块来进行更加灵活的字段拆分。re模块支持正则表达式，这样我们可以根据更为复杂的规则来进行字段拆分。

下面是一个示例代码，展示了如何使用re模块拆分字段：

import re

data = "A001,B002,C003,D004,E005"

# 使用re.split()方法拆分字段
result = re.split(r',|;', data)

print(result)

这段代码将会输出：['A001', 'B002', 'C003', 'D004', 'E005']，以逗号或分号作为分隔符进行字段拆分。

自定义函数拆分字段

除了以上的方法外，我们还可以编写自定义的函数来实现字段拆分的需求。这种方法尤其适用于处理特定格式的字段拆分，或者需要进行特殊处理的情况。

以下是一个示例函数，演示了如何编写一个自定义的字段拆分函数：

def custom_split(data, separator):
    return data.split(separator)

data = "Python;Java;C++;JavaScript"

result = custom_split(data, ";")

print(result)

通过调用custom_split()函数，我们可以按照自定义的分隔符来拆分字段，从而满足特定需求。

总结

在处理数据时，拆分字段是一项常见的操作。Python提供了多种方法来进行字段拆分，包括使用split()方法、re模块以及自定义函数等。根据具体的需求和数据格式，选择合适的拆分方法可以让数据处理变得更加高效。

用python拆分字段是数据处理中常用的技巧，希望以上介绍的方法对你有所帮助。

五、用gpu跑python

用GPU运行Python代码的优化技巧

随着人工智能的不断发展，Python作为一种易于使用且功能强大的编程语言，越来越受到广大开发者的青睐。而GPU作为一种强大的计算设备，其并行处理能力使得Python代码的运行速度得到了显著提升。那么，如何用GPU来运行Python代码呢？下面我们将探讨一些优化技巧。

准备工作

首先，你需要确保你的系统上已经安装了适当的GPU驱动程序和CUDA工具包。CUDA是NVIDIA开发的一种技术，它允许开发者在NVIDIA GPU上运行GPU加速的程序。如果你的系统上还没有安装CUDA，你需要先进行安装。此外，你还需要确保你的Python环境中已经安装了支持GPU计算的库，如TensorFlow或PyTorch。

代码优化

一旦你完成了准备工作，你就可以开始编写用GPU运行的Python代码了。为了充分利用GPU的并行处理能力，你需要将你的代码拆分成多个独立的计算单元，并让它们同时运行。这通常涉及到使用一种叫做Tensor的数学数据结构，它在GPU上具有很高的性能。在编写代码时，要注意避免使用只适用于CPU的算法，因为这些算法在GPU上运行得非常慢。

此外，为了提高代码的执行效率，你可以使用一些内置的优化技巧，如使用批处理（batching）来同时处理多个数据集，使用更有效的内存管理策略，以及使用GPU加速的库来帮助你实现这些优化。

实验与结果

在编写完代码后，你可以通过运行一些基准测试来评估代码的性能。你可以使用一些专门的工具来测量代码在GPU上的运行速度，并将结果与在CPU上的运行速度进行比较。如果你的代码运行速度比在CPU上快得多，那么你就成功地用GPU优化了你的Python代码。

总的来说，用GPU运行Python代码是一种非常有效的方法来加速Python程序的执行。通过适当的准备工作、代码优化和实验，你可以显著提高你的Python程序的性能。希望这些技巧能够帮助你在人工智能领域取得更大的成功！

六、python用gpu跑

使用GPU加速Python代码

随着科技的发展，GPU在计算领域的应用越来越广泛。现在，我们不仅可以利用GPU来加速大数据处理，还可以使用它来加速Python代码的运行。今天，我们就来探讨一下如何使用GPU来运行Python代码。

首先，我们需要了解GPU的基本概念和原理。GPU是一种专门为大规模并行计算优化的芯片，它通过将一个复杂的问题分解成许多小的独立的任务，并同时处理这些任务来提高计算效率。在Python中，我们可以通过使用一些特殊的库，如TensorFlow或PyTorch，来利用GPU进行深度学习或图像处理等计算密集型任务。

然而，使用GPU运行Python代码并不像使用CPU那样简单。我们需要进行一些配置和设置，以确保GPU能够正确地与Python环境交互。首先，我们需要安装适当的GPU驱动程序和库。其次，我们需要将Python代码打包成可执行文件，以便GPU能够正确地加载和执行它。最后，我们还需要考虑一些安全性和稳定性问题，以确保GPU的计算资源不会被滥用。

在实际应用中，使用GPU加速Python代码可以带来很多好处。首先，它可以大大提高代码的运行速度，特别是在处理大规模数据集时。其次，它还可以降低对计算资源的依赖，从而降低成本。最后，使用GPU还可以提高代码的可移植性，使其可以在不同的硬件平台上运行。

然而，使用GPU加速Python代码也存在一些挑战。首先，它需要一定的专业知识，包括对GPU和Python库的理解。其次，它需要更多的计算资源，这可能会增加成本和复杂性。最后，由于GPU的计算能力是基于并行处理的，因此它可能不适合所有类型的Python代码。对于一些需要高度优化或特定算法的场景，使用CPU可能更合适。

总的来说，使用GPU加速Python代码是一种非常有前途的技术。虽然它需要一定的专业知识和管理，但它可以带来显著的性能提升和成本降低。对于需要处理大规模数据集或需要快速原型化的项目来说，使用GPU加速Python代码是非常有意义的。

参考实现

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用GPU来运行Python代码。该代码使用了TensorFlow库来加载一个简单的神经网络模型并进行前向传播计算。

七、python用gpu运行

Python用GPU运行：加速计算的新途径

首先，需要明确一点，并不是所有的Python程序都适合在GPU上运行。一些简单的数值计算和数据处理任务可以通过GPU加速，但对于复杂的机器学习模型训练和大规模数据集分析，GPU加速的效果更加显著。因此，选择适合在GPU上运行的算法和数据集是非常重要的。

其次，需要选择合适的GPU加速库。目前，PyTorch和TensorFlow是Python中最流行的GPU加速库。这两个库都提供了丰富的API和工具，可以方便地与GPU进行交互。此外，还有一些其他的库如CuPy、DGL等也可以用于GPU加速。选择哪个库取决于具体的应用场景和需求。

在安装和配置GPU加速库时，需要注意一些细节问题。例如，需要正确设置环境变量以指向GPU设备，并确保操作系统和驱动程序与GPU兼容。此外，还需要安装适当的CUDA工具包和NVIDIA驱动程序，以便库能够正确地访问GPU设备。

一旦库安装完成，就可以开始编写Python代码来使用GPU进行计算了。通常，需要将数据传输到GPU内存中，然后使用库提供的API进行计算。在PyTorch和TensorFlow中，可以使用`.to(device)`方法将数据和模型转移到GPU上。在进行矩阵运算、神经网络训练等计算密集型任务时，GPU加速的效果非常明显。

在使用GPU加速时，需要注意一些性能优化技巧。例如，合理地选择数据类型和计算精度，避免不必要的内存拷贝和数据传输。还可以使用CUDA核函数和MKL等库来进一步提高计算速度。另外，合理地利用多GPU系统进行分布式计算也是一个不错的选择。

总之，使用Python和GPU进行科学计算是一种非常有前途的方法。通过选择合适的库、配置正确的环境、编写高效的代码，可以大大提高计算速度，缩短科研周期。随着GPU计算技术的不断发展，相信在未来的科研和开发工作中，GPU加速将会扮演越来越重要的角色。

八、python是否用gpu

Python是否使用GPU

九、python强制用gpu

Python强制使用GPU

十、怎么用Python画柳树？

# Python program to draw a tree using turtle  
# Importing required modules 
import turtle 
import math 
  
  
# Function to draw rectangle 
def drawRectangle(t, width, height, color): 
    t.fillcolor(color) 
    t.begin_fill() 
    t.forward(width) 
    t.left(90) 
    t.forward(height) 
    t.left(90) 
    t.forward(width) 
    t.left(90) 
    t.forward(height) 
    t.left(90) 
    t.end_fill() 
  
      
# Function to draw triangle     
def drawTriangle(t, length, color): 
    t.fillcolor(color) 
    t.begin_fill() 
    t.forward(length) 
    t.left(135) 
    t.forward(length / math.sqrt(2)) 
    t.left(90) 
    t.forward(length / math.sqrt(2)) 
    t.left(135) 
    t.end_fill() 
  
      
# Set the background color 
screen = turtle.Screen ( ) 
screen.bgcolor("skyblue") 
  
  
# Creating turtle object 
tip = turtle.Turtle() 
tip.color ("black") 
tip.shape ("turtle") 
tip.speed (2) 
  
  
# Tree base 
tip.penup() 
tip.goto(100, -130) 
tip.pendown() 
drawRectangle(tip, 20, 40, "brown") 
  
  
# Tree top 
tip.penup() 
tip.goto(65, -90) 
tip.pendown() 
drawTriangle(tip, 90, "lightgreen") 
tip.penup() 
tip.goto(70, -45) 
tip.pendown() 
drawTriangle(tip, 80, "lightgreen") 
tip.penup() 
tip.goto(75, -5) 
tip.pendown() 
drawTriangle(tip, 70, "lightgreen")

在？看看树。

至于怎么柳，就靠你自己探索了。