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Python-Tutorial
Erstellen Sie eine API, um Ihre Marketing-E-Mails vor Spam zu schützen
Erstellen Sie eine API, um Ihre Marketing-E-Mails vor Spam zu schützen
Dec 23, 2024 pm 10:23 PM
Bei der Durchführung von E-Mail-Marketingkampagnen besteht eine der gr??ten Herausforderungen darin, sicherzustellen, dass Ihre Nachrichten den Posteingang und nicht den Spam-Ordner erreichen.
Apache SpamAssassin ist ein weit verbreitetes Tool für viele E-Mail-Clients und E-Mail-Filtertools, um Nachrichten als Spam zu klassifizieren. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie SpamAssassin nutzen k?nnen, um zu überprüfen, ob Ihre E-Mail als Spam markiert wird und warum sie so markiert ist.
Die Logik wird als API gepackt und online bereitgestellt, sodass sie in Ihren Workflow integriert werden kann.
Warum Apache SpamAssassin?
Apache SpamAssassin ist eine Open-Source-Spam-Erkennungsplattform, die von der Apache Software Foundation verwaltet wird. Es verwendet eine Vielzahl von Regeln, Bayes'sche Filterung und Netzwerktests, um einer bestimmten E-Mail einen Spam-?Score“ zuzuweisen. Im Allgemeinen besteht bei einer E-Mail mit einem Wert von 5 oder h?her ein hohes Risiko, als Spam gekennzeichnet zu werden.
Da die Bewertung von SpamAssassin transparent und gut dokumentiert ist, k?nnen Sie damit auch genau identifizieren, welche Aspekte Ihrer E-Mail hohe Spam-Bewertungen verursachen, und Ihr Schreiben verbessern.
Erste Schritte mit SpamAssassin
SpamAssassin ist für die Ausführung auf Linux-Systemen konzipiert. Sie ben?tigen ein Linux-Betriebssystem oder erstellen eine Docker-VM, um es zu installieren und auszuführen.
Auf Debian- oder Ubuntu-Systemen installieren Sie SpamAssassin mit:
apt-get update && apt-get install -y spamassassin sa-update
Der Befehl sa-update stellt sicher, dass die Regeln von SpamAssassin auf dem neuesten Stand sind.
Nach der Installation k?nnen Sie eine E-Mail-Nachricht an das Befehlszeilentool von SpamAssassin weiterleiten. Die Ausgabe enth?lt eine kommentierte Version der E-Mail mit Spam-Scores und erkl?rt, welche Regeln ausgel?st werden.
Eine typische Verwendung k?nnte so aussehen:
spamassassin -t < input_email.txt > results.txt
results.txt enth?lt dann die verarbeitete E-Mail mit den Headern und Bewertungen von SpamAssassin.
Verwenden Sie FastAPI, um SpamAssassin als API einzubinden
Als n?chstes erstellen wir eine einfache API, die zwei E-Mail-Felder akzeptiert: Betreff und html_body. Die Felder werden an SpamAssassin übergeben und das Validierungsergebnis zurückgegeben.
Beispiel-FastAPI-Code
from fastapi import FastAPI
from datetime import datetime, timezone
from email.utils import format_datetime
from pydantic import BaseModel
import subprocess
import re
def extract_analysis_details(text):
rules_section = re.search(r"Content analysis details:.*?(pts rule name.*?description.*?)\n\n", text, re.DOTALL)
if not rules_section:
return []
rules_text = rules_section.group(1)
pattern = r"^\s*([-\d.]+)\s+(\S+)\s+(.+)$"
rules = []
for line in rules_text.splitlines()[1:]:
match = re.match(pattern, line)
if match:
score, rule, description = match.groups()
rules.append({
"rule": rule,
"score": float(score),
"description": description.strip()
})
return rules
app = FastAPI()
class Email(BaseModel):
subject: str
html_body: str
@app.post("/spam_check")
def spam_check(email: Email):
# assemble the full email
message = f"""From: example@example.com
To: recipient@example.com
Subject: {email.subject}
Date: {format_datetime(datetime.now(timezone.utc))}
Content-Type: text/html; charset="UTF-8"
{email.html_body}"""
# Run SpamAssassin and capture the output directly
output = subprocess.run(["spamassassin", "-t"],
input=message.encode('utf-8'),
capture_output=True)
output_str = output.stdout.decode('utf-8', errors='replace')
details = extract_analysis_details(output_str)
return {"result": details}
Die Antwort enth?lt die Analysedetails der SpamAssassin-Ergebnisse.
Nehmen wir diese Eingabe als Beispiel:
subject:
Test Email
html_body:
<html>
<body>
<p>This is an <b>HTML</b> test email.</p>
</body>
</html>
Die Antwort w?re so:
[
{
"rule": "MISSING_MID",
"score": 0.1,
"description": "Missing Message-Id: header"
},
{
"rule": "NO_RECEIVED",
"score": -0.0,
"description": "Informational: message has no Received headers"
},
{
"rule": "NO_RELAYS",
"score": -0.0,
"description": "Informational: message was not relayed via SMTP"
},
{
"rule": "HTML_MESSAGE",
"score": 0.0,
"description": "BODY: HTML included in message"
},
{
"rule": "MIME_HTML_ONLY",
"score": 0.1,
"description": "BODY: Message only has text/html MIME parts"
},
{
"rule": "MIME_HEADER_CTYPE_ONLY",
"score": 0.1,
"description": "'Content-Type' found without required MIME headers"
}
]
Bereitstellen der API online
Für die Ausführung von SpamAssassin ist eine Linux-Umgebung mit installierter Software erforderlich. Normalerweise ben?tigen Sie für die Bereitstellung m?glicherweise eine EC2-Instanz oder ein DigitalOcean-Droplet, was kostspielig und mühsam sein kann, insbesondere wenn Ihr Nutzungsvolumen gering ist.
Serverlose Plattformen bieten oft keine einfache M?glichkeit, Systempakete wie SpamAssassin auszuführen.
Jetzt k?nnen Sie mit Leapcell beliebige Systempakete wie SpamAssassin bereitstellen, w?hrend der Dienst serverlos bleibt – Sie zahlen nur für Aufrufe, was normalerweise günstiger ist.
Die Bereitstellung der API auf Leapcell ist sehr einfach. Sie müssen sich keine Gedanken darüber machen, wie Sie eine Linux-Umgebung einrichten oder eine Docker-Datei erstellen. W?hlen Sie einfach das Python-Image für die Bereitstellung aus und füllen Sie das Feld ?Build Command“ ordnungsgem?? aus.
Nach der Bereitstellung verfügen Sie über einen Endpunkt, den Sie bei Bedarf anrufen k?nnen. Immer wenn Ihre API aufgerufen wird, führt sie SpamAssassin aus, bewertet die E-Mail und gibt die Antwort zurück.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen Sie eine API, um Ihre Marketing-E-Mails vor Spam zu schützen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.
Python Fastapi Tutorial
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.
Wie man eine API mit Python testet
Jul 12, 2025 am 02:47 AM
Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.
Einrichten und Verwenden von virtuellen Python -Umgebungen
Jul 06, 2025 am 02:56 AM
Eine virtuelle Umgebung kann die Abh?ngigkeiten verschiedener Projekte isolieren. Der Befehl ist mit Pythons eigenem Venvidenmodul erstellt und ist Python-Mvenvenv. Aktivierungsmethode: Windows verwendet Env \ scripts \ aktivieren, macOS/Linux verwendet SourceEnv/bin/aktivieren; Das Installationspaket verwendet PipInstall, verwenden Sie Pipfreeze> Anforderungen.txt, um Anforderungsdateien zu generieren, und verwenden Sie Pipinstall-Rrequirements.txt, um die Umgebung wiederherzustellen. Zu den Vorsichtsma?nahmen geh?ren nicht das Senden von Git, reaktivieren Sie jedes Mal, wenn das neue Terminal ge?ffnet wird, und die automatische Identifizierung und Umschaltung kann von IDE verwendet werden.
