Incoming! - 在Rack应用中接收邮件的利器
2024-08-28 09:22:05作者:谭伦延
项目介绍
Incoming! 是一个由 Honeybadger.io 开发的Ruby gem,专为Rack应用设计,用于接收和处理邮件。它能够将Rack::Request转换为Mail::Message对象,类似于ActionMailer::Base.receive处理原始邮件的方式。Incoming! 支持多种邮件服务,包括SendGrid、Mailgun、Postmark、CloudMailin、Mandrill以及任何能够将邮件路由到系统命令的邮件服务器。
项目技术分析
Incoming! 的核心功能是通过不同的策略(strategies)来处理来自不同邮件服务的HTTP POST请求。每个策略都实现了receive方法,该方法接收一个Rack::Request对象,并返回一个Mail::Message对象。这使得开发者可以轻松地在Rack应用中集成邮件接收功能,而无需关心底层邮件服务的具体实现细节。
项目及技术应用场景
Incoming! 适用于以下场景:
- Web应用开发:在Rack或Rails应用中集成邮件接收功能,用于处理用户通过邮件发送的数据。
- 自动化任务:通过邮件触发自动化任务,如数据备份、报告生成等。
- 客户支持系统:构建基于邮件的客户支持系统,自动解析和处理客户邮件。
项目特点
- 多服务支持:支持SendGrid、Mailgun、Postmark、CloudMailin、Mandrill等多种邮件服务,以及任何能够将邮件路由到系统命令的邮件服务器。
- 易于集成:只需在Gemfile中添加
gem "incoming",并创建一个接收邮件的类,即可在Rack应用中使用。 - 灵活性高:提供多种策略,开发者可以根据需要选择合适的策略,并自定义邮件处理逻辑。
- 开源免费:Incoming! 是开源软件,遵循MIT许可证,开发者可以自由使用和修改。
安装与使用示例
安装
- 在Gemfile中添加Incoming!:
gem "incoming" - 运行
bundle install。
示例代码
以下是一个使用SendGrid策略的示例:
class EmailReceiver < Incoming::Strategies::SendGrid
def receive(mail)
%(Got message from #{mail.to.first} with subject "#{mail.subject}")
end
end
req = Rack::Request.new(env)
result = EmailReceiver.receive(req) # => Got message from whoever@wherever.com with subject "hello world"
Rails控制器示例
# app/controllers/emails_controller.rb
class EmailsController < ActionController::Base
def create
if EmailReceiver.receive(request)
render json: { status: "ok" }
else
render json: { status: "rejected" }, status: 403
end
end
end
# config/routes.rb
Rails.application.routes.draw do
post "/emails" => "emails#create"
end
结语
Incoming! 是一个功能强大且易于集成的邮件接收工具,适用于各种Rack应用。无论你是开发Web应用、自动化任务还是客户支持系统,Incoming! 都能为你提供便捷的邮件处理解决方案。快来尝试吧!
如果你对Incoming! 感兴趣,欢迎访问GitHub项目页面了解更多信息和贡献代码。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
暂无简介
Dart
772
191
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
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
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
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355