Flask-Mailman 使用指南
2025-04-17 00:24:14作者:房伟宁
1. 项目介绍
Flask-Mailman 是一个Flask扩展,提供了简单的邮件发送功能。它旨在替代未维护的 Flask-Mail,并提供更好的保障和更多功能。Flask-Mailman 将 Django 的邮件实现移植到了 Flask 应用程序中,可能是目前Python中最佳的可用的邮件发送实现。
2. 项目快速启动
首先,确保你已经安装了 Flask。接下来,你可以通过以下步骤快速启动 Flask-Mailman。
from flask import Flask
from flask_mailman import Mail
app = Flask(__name__)
app.config['MAIL_SERVER'] = 'smtp.example.com'
app.config['MAIL_PORT'] = 587
app.config['MAIL_USE_TLS'] = True
app.config['MAIL_USERNAME'] = 'your-email@example.com'
app.config['MAIL_PASSWORD'] = 'your-password'
mail = Mail(app)
@app.route('/')
def index():
mail.send_message(
'Subject here',
sender='your-email@example.com',
recipients=['example@example.com'],
body='This is the email body'
)
return 'Email sent!'
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
确保替换上述代码中的配置信息,以匹配你的SMTP服务提供商的设置。
3. 应用案例和最佳实践
邮件发送案例
下面的代码展示了如何使用 Flask-Mailman 发送一封简单的邮件:
from flask_mailman import Mail
mail = Mail(app)
def send_email(subject, to_list, body):
mail.send_message(
subject=subject,
sender='your-email@example.com',
recipients=to_list,
body=body
)
使用模板
为了发送更复杂的邮件,可以使用HTML模板。首先,创建一个HTML文件作为邮件模板,然后在发送邮件时使用这个模板。
<!-- example.html -->
<html>
<head>
<title>邮件标题</title>
</head>
<body>
<h1>你好!</h1>
<p>{{ body_text }}</p>
</body>
</html>
然后在Python代码中使用这个模板:
from flask_mailman import Mail
from flask import render_template
mail = Mail(app)
def send_html_email(subject, to_list, body_text):
html_content = render_template('example.html', body_text=body_text)
mail.send_message(
subject=subject,
sender='your-email@example.com',
recipients=to_list,
body=html_content,
html=True
)
4. 典型生态项目
Flask-Mailman 可以与其他Flask扩展和库一起使用,以构建强大的Web应用程序。以下是一些与Flask-Mailman配合使用的典型生态项目:
- Flask-Login:用于用户认证。
- Flask-SQLAlchemy:用于数据库交互。
- Flask-WTF:用于表单处理。
通过结合这些项目,可以创建一个功能齐全的Web应用程序,其中包括用户注册、登录和邮件通知等功能。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
302
2.65 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
131
153
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
1.02 K
457
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++
610
196
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
暂无简介
Dart
593
129
🎉 (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
1.05 K
613
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
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
360
2.44 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
155
205