职场必学的Python技能:自动处理邮件,工作效率翻倍

  • 作者:zccc
  • 来源:网络
  • 2020-05-12 14:31:40

5月12日消息 职场往往从求职的邮件和收到offer邮件开始,咱们的职场必学的Python技能系列,也从邮件开始。 无论是销售还是后勤,一线还是管理岗。邮件在职场工作中都是不可或...

5月12日消息 职场往往从求职的邮件和收到offer邮件开始,咱们的职场必学的Python技能系列,也从邮件开始。
无论是销售还是后勤,一线还是管理岗。邮件在职场工作中都是不可或缺的工具。即使是在目前钉钉、企业微信、飞书一类的产品不断出现的情况下,留痕清晰易于归档的特性,邮件系统在日常工作中依然不可或缺。
如果能够轻松发送、撰写并自动处理电子邮件。必然能够极大的提高工作效率。比如定时收集指定网站的新闻,提高邮件订单的转化率,定时将手动处理的报告发送给领导等等。
Python由于存在大量“for human”的第三方库,不光成为了AI时代的代表语言,也成为了极低入门门槛的语言。python的热门程度从其Github里Awesome库的热门程度就能看出。
通过Python 发邮件前的准备工作
1.启用邮件服务的POP3/IMAP/SMTP, 2.记录服务器的地址,形式一般以协议名作为二级域名 3.过程中部分服务商(如网易邮箱)需要设置客户端授权码。 4.建议:邮件密码不要明文写在代码里,可以用yagmail.register(''youremail','yourpasswords')记录在系统里 为了更好的利用Python丰富的第三方库提高工作效率,如果之前没有安装过以上的这些模块,需要打开CMD先执行以下内容:
pip install yagmail keyring schedule imbox
接下来三段是重要的基础知识喽,马上就能知道如何完成基础的发邮件、收邮件和定时工作的方法。想想就觉得兴奋呢!
邮件协议相关基础知识POP3:全称为PostOfficeProtocol3,即邮局协议第三版。是将个人电子计算机连接到网络上的邮件服务器下载电子邮件的电子协议SMTP:全称为Simple Mail Transfer Protocol,即简单邮件传输协议IMAP:全称Internet Mail Access Protocol,以前称作交互邮件访问协议(Interactive Mail Access Protocol),是一个应用层协议。
通过Python发邮件
通过Python发邮件有很多种方法,如使用smtplib、email模块。
接下来这是一种比较简便的方式已经可以完成日常的邮件自动化处理。特别注意:测试的时候不要频繁调用接口,以免被供应商屏蔽(或被当作垃圾邮件)
Python读取邮件
读取邮件之后我们,可以基于后续的工作要求以特定主题、内容、邮件地址筛选邮件。
Tips:部分邮箱需要配置允许第三方客户端才能读取内容,如网易。这里要看看向你提供服务的邮件服务商的要求。
设置定时工作任务
收集到邮件内容之后,无论是数据统计、转发邮件、还是抽取关键信息进一步加工处理他相关工作任务,工作素材就算是搞定了。不过如果什么都要手动接收手动发送,这可不是自动化的正确打开方式。
让我们接下来看看,如何几行代码做一个不关闭不停歇的定时“机器人”吧!
这个机器人是通过导入schedule模块完成的,其实它就是一个盯着日历和工作清单的服务,到点干活绝不懈怠。能完成这个工作的第三方库有很多,这个名叫schedule的“机器人”最大的优点是:看得懂英语。具体情况咱看看下面的代码片段:
每十分钟执行就是“schedule.every(10).minutes.do(job)” 。
可读性这么好的库,我还需要一打。这样妈妈就再也不担心我会忘关键词了!
综合运用
以下是一个套路模板:
1.设置一个服务,包含与邮件内容相关的条件 2.设置好定时的任务:比如,调用收邮件功能 3.到指定时间,执行接收邮件的功能。 4.如果邮件内容满足服务执行的条件,执行该功能比如:调用发邮件功能
我们把一个场景套进这个模板看看(臆想的一个场景,大家可以放开思路想想):
1.每周一早上9点收集ftp指定文件夹的工作汇报(查找员工姓名)并对比花名册 2.向花名册中存在但文件夹中无文件(可以增加条件)的同事发送邮件要求在10点前补交文件并邮件给指定邮箱提供未及时提交工作汇报的原因,指定邮件标题包含“# 未及时汇报工作的原因” 3.每周一早上10点再次收集ftp指定文件夹的工作汇报(查找员工姓名)并对比花名册 4.每周一早上10点读指定邮箱邮件,读取邮件标题包含“# 未及时汇报工作的原因”,并汇总提交给领导邮箱(汇报文件作为附件随邮件发送),其中如果10点仍未提交汇报文件的员工单独列明在邮件正文中
后记:由于一上场就进入的邮件模块。有一些基础知识没有一下子展开,后面的系列中会逐一讨论。如果有想要探讨的Python实用场景,大家也可以在评论区一起讨论。

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