AdonisJS 邮件发送模块最佳实践
1. 项目介绍
AdonisJS 是一个基于 Node.js 的现代 HTTP 框架,旨在帮助开发者快速构建可扩展的 Web 应用程序。adonisjs/mail 是 AdonisJS 官方提供的一个邮件发送模块,它允许开发者通过简单的 API 调用,集成 SMTP、Markdown 文本转换以及邮件发送功能。
2. 项目快速启动
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 npm。接下来,按照以下步骤进行操作:
-
克隆项目到本地:
git clone https://github.com/adonisjs/mail.git cd mail -
安装依赖:
npm install -
配置邮件服务。在项目根目录下创建一个名为
.env的文件,并添加以下内容:MAIL_DRIVER=smtp MAIL_HOST=smtp.example.com MAIL_PORT=587 MAIL_USERNAME=your-email@example.com MAIL_PASSWORD=your-password MAIL_FROM_ADDRESS=noreply@example.com替换其中的
smtp.example.com、your-email@example.com、your-password和noreply@example.com为你的实际邮件服务器信息和发件人地址。 -
在 AdonisJS 项目中引入邮件模块。在你的 AdonisJS 应用的
config/app.js文件中,确保已经将Mail模块添加到 providers 数组:const providers = [ // ... '@adonisjs/mail/providers/MailProvider' ]; -
使用邮件服务发送邮件。创建一个控制器,并在其中调用邮件发送函数:
const Mail = use('Mail'); class SomeController { async sendMail({ request }) { const data = request.all(); await Mail.send('emails.welcome', data, (message) => { message .to('recipient@example.com') .from('noreply@example.com') .subject('Welcome to Our App'); }); } }确保
emails.welcome是你的视图文件,位于resources/views/emails目录下。
3. 应用案例和最佳实践
发送个性化邮件
在发送邮件时,可以根据用户的个人信息或行为进行个性化定制,以提高邮件的互动性和效果。
await Mail.send('emails.newsletter', { user: user }, (message) => {
message
.to(user.email)
.from('noreply@example.com')
.subject(`亲爱的 ${user.name},这是本周的更新`);
});
使用模板引擎
AdonisJS 邮件模板使用 Nunjucks 模板引擎,可以轻松地处理复杂的邮件模板。
const View = use('View');
const template = await View.render('emails.template', { user: user });
await Mail.sendRaw(template, (message) => {
message
.to(user.email)
.from('noreply@example.com')
.subject('个性化邮件标题');
});
4. 典型生态项目
AdonisJs-Mandrill
AdonisJS-Mandrill 是一个为 AdonisJS 集成了 Mandrill 邮件发送服务的模块,可以通过 Mandrill 的强大功能来发送邮件。
AdonisJS-Mandrill
AdonisJS-Mandrill 是一个 Mandrill 邮件服务的 AdonisJS 集成库。通过它,你可以使用 Mandrill API 的所有功能。
这两个项目都是在 AdonisJS 框架中发送邮件的典型生态项目,开发者可以根据自己的需求选择适合的邮件发送服务进行集成和使用。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00