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電子メール マーケティング キャンペーンを?qū)g行する場合、最大の課題の 1 つは、メッセージがスパム フォルダーではなく受信トレイに確実に屆くようにすることです。
Apache SpamAssassin は、メッセージをスパムとして分類するために、多くの電子メール クライアントおよび電子メール フィルタリング ツールで広く使用されているツールです。この投稿では、SpamAssassin を活用して、メールがスパムとしてマークされるかどうか、およびスパムとしてマークされる理由を検証する方法を説明します。
ロジックは API としてパッケージ化され、オンラインでデプロイされるため、ワークフローに統(tǒng)合できます。
Apache SpamAssassin を選ぶ理由
Apache SpamAssassin は、Apache Software Foundation によって管理されているオープンソースのスパム検出プラットフォームです。多數(shù)のルール、ベイジアン フィルタリング、およびネットワーク テストを使用して、特定の電子メールにスパムの「スコア」を割り當(dāng)てます。一般に、スコア 5 以上のメールはスパムとしてフラグが立てられるリスクが高くなります。
SpamAssassin のスコアリングは透明性があり、十分に文書化されているため、電子メールのどの側(cè)面がスパム スコアの高さを引き起こしているかを正確に特定し、文章を改善するために使用することもできます。
SpamAssassin を始める
SpamAssassin は Linux システム上で実行するように設(shè)計(jì)されています。 Linux OS をインストールして実行するには、Linux OS を使用するか、Docker VM を作成する必要があります。
Debian または Ubuntu システムでは、次のコマンドを使用して SpamAssassin をインストールします。
apt-get update && apt-get install -y spamassassin sa-update
sa-update コマンドは、SpamAssassin のルールが最新であることを保証します。
インストールすると、電子メール メッセージを SpamAssassin のコマンドライン ツールにパイプすることができます。出力には、スパム スコアを含む注釈付きバージョンの電子メールが含まれており、どのルールがトリガーされるかが説明されています。
典型的な使用法は次のようになります:
spamassassin -t < input_email.txt > results.txt
results.txt には、SpamAssassin のヘッダーとスコアを含む処理された電子メールが含まれます。
FastAPI を使用して SpamAssassin を API としてラップする
次に、件名と html_body という 2 つの電子メール フィールドを受け入れる?yún)g純な API を作成しましょう。フィールドを SpamAssassin に渡し、検証結(jié)果を返します。
FastAPI コードの例
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}
応答には、SpamAssassin の結(jié)果の分析詳細(xì)が含まれます。
この入力を例として見てみましょう:
subject:
Test Email
html_body:
<html>
<body>
<p>This is an <b>HTML</b> test email.</p>
</body>
</html>
応答は次のようになります:
[
{
"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"
}
]
API をオンラインでデプロイする
SpamAssassin を?qū)g行するには、ソフトウェアがインストールされた Linux 環(huán)境が必要です。従來は、デプロイに EC2 インスタンスまたは DigitalOcean ドロップレットが必要になる場合がありましたが、特に使用量が少ない場合は、コストがかかり、面倒な作業(yè)になる可能性があります。
サーバーレス プラットフォームに関しては、SpamAssassin のようなシステム パッケージを?qū)g行する簡単な方法が提供されていないことがよくあります。
Leapcell を使用すると、SpamAssassin のようなシステム パッケージをデプロイしながら、サービスをサーバーレスに保つことができます。料金は呼び出しに対してのみ発生し、通常は安くなります。
Leapcell への API のデプロイは非常に簡単です。 Linux 環(huán)境のセットアップ方法や Dockerfile の構(gòu)築方法について心配する必要はありません。デプロイする Python イメージを選択し、「ビルド コマンド」フィールドに適切に入力するだけです。
デプロイが完了すると、オンデマンドで呼び出すことができるエンドポイントが作成されます。 API が呼び出されるたびに、SpamAssassin が実行され、電子メールにスコアが付けられ、応答が返されます。
以上がマーケティングメールをスパムから守るための API を構(gòu)築するの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Pythonクラスの多型
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動(dòng)作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます
Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
イテレータは、__iter __（）および__next __（）メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動(dòng)的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の（）を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評(píng)価を動(dòng)的に生成するときにジェネレーターを使用します。注：リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達(dá)した後、それらは再作成する必要があり、発電機(jī)はそれを一度しか通過できません。
PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API認(rèn)証を扱うための鍵は、認(rèn)証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認(rèn)証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動(dòng)的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報(bào)を安全に保存することが重要です。
一度に2つのリストを繰り返す方法Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Pythonで2つのリストを同時(shí)にトラバースする一般的な方法は、Zip（）関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順番にペアリングし、最短になります。リストの長さが一貫していない場合は、itertools.zip_longest（）を使用して最長になり、欠損値を入力できます。 enumerate（）と組み合わせて、同時(shí)にインデックスを取得できます。 1.Zip（）は簡潔で実用的で、ペアのデータ反復(fù)に適しています。 2.zip_longest（）は、一貫性のない長さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate（Zip（））は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。
Pythonタイプのヒントとは何ですか？
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
タイプヒントシンパソコンの問題と、ポテンシャルを使用して、dynamivitytedcodedededevelowingdeexpecifeedtypes.theyenhanceReadeadability、inableearlybugdetection、およびrequrovetoolingsusingsupport.typehintsareadddeduneadddedusingolon（:)
Python Iteratorsとは何ですか？
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __（）and__next __（）
Pythonの主張を説明します。
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assertは、Pythonでデバッグに使用されるアサーションツールであり、條件が満たされないときにアサーションエラーを投げます。その構(gòu)文は、アサート條件とオプションのエラー情報(bào)であり、パラメーターチェック、ステータス確認(rèn)などの內(nèi)部ロジック検証に適していますが、セキュリティまたはユーザーの入力チェックには使用できず、明確な迅速な情報(bào)と組み合わせて使用??する必要があります。例外処理を置き換えるのではなく、開発段階での補(bǔ)助デバッグにのみ利用できます。
Python Fastapiチュートリアル
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?biāo)準(zhǔn)のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動(dòng)的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機(jī)能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構(gòu)築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動(dòng)的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設(shè)定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開発の効率と精度を改善するのに役立ちます。
