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。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00