推荐使用imapbackup:轻量级的IMAP邮箱备份工具
2024-05-23 23:14:08作者:霍妲思
项目介绍
imapbackup 是一个由Python编写的实用脚本,能帮助您创建IMAP邮箱的完整备份。自2007年起,这个项目就因其简单而高效的功能在用户间获得了良好的口碑。它旨在解决邮件客户端备份功能有限的问题,尤其适合那些希望将邮件存储为标准mbox格式的用户。
项目技术分析
imapbackup的核心亮点在于其零依赖性和安全性。它无需任何额外的库或模块,这意味着在各种Python环境中都能轻松运行。此外,该脚本仅执行读取操作,确保在IMAP服务器上的安全使用。它还支持增量复制,避免重复备份已下载的消息,并且提供了对Python 2.x和3.x版本的支持。
- 对于Python 2.x,imapbackup.py可在Python 2.5及以上版本中无缝运行。
- 对于Python 3.x,imapbackup38.py要求至少使用Python 3.8。
项目及技术应用场景
imapbackup是理想的选择,无论您是个人用户希望定期备份重要的电子邮件,还是系统管理员需要在企业环境中为用户批量备份邮件。它的功能非常适合以下场景:
- 个人用户:轻松导出和管理您的历史邮件,以防止数据丢失。
- 小型团队:在没有专业邮件备份解决方案的情况下,提供一种经济高效的备份方法。
- 企业环境:作为临时解决方案,用于在迁移至新邮件平台时备份旧邮件。
项目特点
- 无附加依赖:只需Python环境即可运行,无需安装其他软件包。
- 全面备份:可备份每个文件夹中的所有邮件,包括隐藏文件夹。
- 增量备份:智能检测并只备份新邮件,减少网络带宽和磁盘空间的占用。
- 安全读取:只进行读取操作,不对原始IMAP服务器造成影响。
- mbox兼容:生成的备份文件可以直接导入到Mail.app或其他支持mbox的邮件客户端。
- 压缩选项:支持在备份过程中即时压缩(仅限Python 2.x)。
贡献与支持
作者欢迎任何形式的贡献,无论是修复bug、优化代码还是增加新特性。尽管imapbackup最初设计是为了运行在较旧的Python版本上,但现在也正逐步更新以适应最新的Python生态。如果您有兴趣参与改进,请提交pull request。
总之,imapbackup是一个强大且可靠的邮件备份工具,无论您是新手还是经验丰富的开发者,都可以放心地使用。立即尝试,为您的邮件安全添加一道有力的保障!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1