
来源:早起Python
作者:陈熹
大家好,又来到Python办公自动化专题。
在之前的系列文章中,我们已经讲解了如何利用Python读取、收发、管理邮件。本文将进一步分享如何用Python制作一个邮件自动回复机器人。
比如当发送标题为“来句诗”时,能够自动返回一句诗;当发送邮件标题为“xx(城市)天气”如“广州天气”时,能够返回所需城市的天气情况等等,更多功能可以自己定义,主要将涉及
“imbox 读取及解析附件yagmail 发送邮件邮件与爬虫的结合”
和之前的文章类似,我们首先整理下思路,然后逐个解决,简单来说这个需求可以分为下面的步骤:
“定时读取未读邮件,如有则获取标题及发件人如果标题为“来句诗”,则从“今日诗词”的网站上获取一句诗;如果标题为“xx(城市)天气”则从在线天气预报网站中获取相应城市的天气情况和温度将获取的信息组合成新邮件发送会指定收件人将未读邮件标为已读”
基本逻辑很简单,需要用到的知识点我们之前的文章中都有提过,可以直接尝试完成这个案例。两个子需求爬取的网站分别是 今日诗词:https://www.jinrishici.com 和 中国天气网:http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city={城市}
邮箱方面,之前我们讲过qq邮箱、网易邮箱、这次再换个邮箱(88邮箱),首先通过 imbox 库解析邮件,可以通过 kering 库获取预先存在本地的系统密钥(本文以 88 邮箱为例):
import keyring from imbox import Imbox
password = keyring.get_password('88mail', 'test@88.com')with Imbox('imap.88.com',
'test@88.com', password, ssl=True) as imbox:
unread_inbox_messages = imbox.messages(unread = True) # 获取未读邮件 pass
根据需求自然而然可以想到是反复获取未读邮件,解析其标题观察是否符合条件,符合相应条件则执行相应的函数,并将函数返回的内容组装成新的邮件。最后无论是否符合要求都将其标记为已读。
当然,如果要持续运行就还需要将核心代码包装成函数,并放在循环体内部。循环可以间隔10分钟。代码如下所示:
import keyring from imbox import Imboximport time
password = keyring.get_password('88mail', 'test@88.com')def get_verse():
passdef get_weather(): passdef send_mail(email, results): passdef main():
with Imbox('imap.88.com',
'test@88.com', password, ssl=True) as imbox:
unread_inbox_messages = imbox.messages(unread = True) # 获取未读邮件
for uid, message in unread_inbox_messages :
title = message.subject
email = message.sent_from[0]['email']
results = '' if title == '来句诗':
results = get_verse()
if title[-2:] == '天气':
results = get_weather(title[:-2])
if results:
send_mail(email, results)
imbox.mark_seen(uid)
while True:
main()
time.sleep(600)
发送邮件可以利用之前介绍的 yagmail 库,核心代码 mail.send 接收收件人邮箱、邮件标题、邮件内容三个参数:
import yagmail# 用服务器、用户名、密码实例化邮件mail = yagmail.SMTP(user='xxx@88.com', password =
password, host='smtp.88.com') # 待发送的内容contents = ['第一段内容', '第二段内容']#
发送邮件mail.send('收件人邮箱', '邮件标题', contents)
由于 send_mail 函数接受爬虫返回的 results 作为内容,也获取了 imbox 解析后得到的特定发件人邮箱,因此可以写成如下形式:
import yagmaildef send_mail(email, results):
mail = yagmail.SMTP(user='test@88.com', password=password, host='smtp.88.com')
contents = [results]
mail.send(email, '【自动回复】您要的信息见正文', contents)
问题只剩下如何获取每日一句以及如何获取指定城市天气了,首先看一下每日一句的网站特点(实际上这个网站有 API 接口,读者可以自行尝试):
先试试直接返回网站内容:
import requests
url = 'https://www.jinrishici.com/'response = requests.get(url).textprint(response)
可以返回内容,没有特别的反爬措施,但返回的正文是乱码,同时我们也注意到 utf-8 编码,因此直接修改编码即可:
import requests
response = requests.get(url)
response.encoding = "UTF-8"print(response.text)
编码问题解决以后就可以利用 xpath 解析获取诗句了:
import requests
from lxml import html
url = 'https://www.jinrishici.com/'response = requests.get(url)
response.encoding = "UTF-8"selector = html.fromstring(response.text)
verse = selector.xpath('//*[@id="sentence"]/text()')print(verse)
有趣的是,并没有按意愿返回诗句,原因是网页中的诗句是以Ajax动态加载的,而非静态出现在网页中。
重新分析网页 XHR 即可获取真正的访问连接 https://v2.jinrishici.com/one.json?client=browser-sdk/1.2&X-User-Token=xxxxxx,Token见下图:
分析好原因后代码反而更加简单了:
import requests
url = 'https://v2.jinrishici.com/one.json?client=browser-sdk/1.2&X-User-Token=xxxxxx'
response = requests.get(url)
print(response.json()['data']['content'])
返回的诗句直接就可以作为函数结果返回,因此代码又可以写成:
import requests
def get_verse():
url = 'https://v2.jinrishici.com/one.json?client=browser-sdk/1.2&X-User-Token=xxxxxx'
response = requests.get(url)
return f'您要的每日诗句为:{response.json()["data"]["content"]}'
获取天气可以使用官方提供的 API 了,以广州为例:
import requests
url = 'http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=广州'response = requests.get(url)print(response.json())
根据返回的 json 数据很容易获取今日的天气情况和最高最低气温,组合成函数效果如下:
def get_weather(city):
url = f'http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city={city}'
response = requests.get(url).json()
results = response['data']['forecast'][0]
return f'{city}今天的天气情况为{results["type"]},{results["high"][:-1]}度,{results["low"][:-1]}度'
至此,代码部分就写完了。我们的邮箱自动回复机器人也就拥有了两个简单的功能,当然你可以结合自己的需求实现更多有意思的功能!最后附上完整代码供大家学习与交流
import keyring
import yagmail
from imbox import Imbox
import requests
import time
password = keyring.get_password('88mail', 'test@88.com')
def get_verse():
url = 'https://v2.jinrishici.com/one.json?client=browser-sdk/1.2&X-User-Token=xxxxxx'
response = requests.get(url)
return f'您要的每日诗句为:{response.json()["data"]["content"]}'
def get_weather(city):
url = f'http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city={city}'
response = requests.get(url).json()
results = response['data']['forecast'][0]
return f'{city}今天的天气情况为{results["type"]},{results["high"][:-1]}度,{results["low"][:-1]}度'
def send_mail(email, results):
mail = yagmail.SMTP(user='test@88.com', password=password, host='smtp.88.com')
contents = [results]
mail.send(email, '【自动回复】您要的信息见正文', contents)
def main():
with Imbox('imap.88.com', 'test@88.com', password, ssl=True) as imbox:
unread_inbox_messages = imbox.messages(unread=True) # 获取未读邮件
for uid, message in unread_inbox_messages:
title = message.subject
email = message.sent_from[0]['email']
results = ''
if title == '来句诗':
results = get_verse()
if title[-2:] == '天气':
results = get_weather(title[:-2])
if results:
send_mail(email, results)
imbox.mark_seen(uid)
while True:
main()
time.sleep(600)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09