Blastula 使用教程
2025-04-18 01:17:44作者:姚月梅Lane
1. 项目介绍
Blastula 是由 RStudio 开发的一个 R 包,它使得从 R 环境中发送格式良好的 HTML 邮件变得简单。用户可以在邮件中包含三个主要内容区域:邮件正文、邮件头部和邮件尾部,并且可以插入 Markdown 文本、基于块的组件甚至是 HTML 片段。Blastula 旨在确保生成的 HTML/CSS 代码能够在多种邮件客户端和网页邮件服务中正确显示,并且邮件格式响应式设计,能够在大型显示器和移动设备上看起来都很棒。
2. 项目快速启动
在开始使用 Blastula 前,确保你已经安装了 R 和 RStudio。以下是快速启动的步骤:
# 安装 Blastula 包
install.packages("blastula")
# 或者安装最新开发版本的 Blastula 包
# devtools::install_github("rstudio/blastula")
# 创建一个格式化的日期时间字符串
date_time <- Sys.time()
# 转换磁盘上的图像文件为 HTML 字符串
img_file_path <- system.file("img", "example.jpg", package = "blastula")
img_string <- add_image(file = img_file_path)
# 构建邮件内容
email_body <- md(glue::glue("Hello, this is a *great* picture! {img_string}"))
email_footer <- md(glue::glue("Email sent on {date_time}"))
# 创建邮件
email <- compose_email(body = email_body, footer = email_footer)
# 预览邮件
email
3. 应用案例和最佳实践
以下是使用 Blastula 发送邮件的一个典型示例:
# 创建 SMTP 凭据文件
create_smtp_creds_file("my_smtp_creds.json")
# 使用凭据发送邮件
smtp_send(
to = "recipient@example.com",
from = "sender@example.com",
subject = "Subject of the email",
credentials = creds_file("my_smtp_creds.json"),
body = email
)
- 确保 SMTP 凭据文件安全,不要将其暴露在任何公共地方。
- 在邮件正文中使用 Markdown 语法来增强格式。
- 对于图片,使用有效的路径,确保它们可以在邮件中正确加载。
4. 典型生态项目
Blastula 可以与多个 R 包配合使用,以增强邮件发送的功能。以下是一些与 Blastula 兼容的典型生态项目:
htmltools: 用于创建和操作 HTML 内容。glue: 用于在 R 中创建动态文本。dplyr和tidyr: 用于数据处理,可以在邮件中包含数据分析的结果。ggplot2: 用于生成图表,可以将图表作为图像嵌入到邮件中。
使用这些工具可以扩展 Blastula 的功能,提供更丰富的邮件内容。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
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++
689
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
493