Python入门项目实战: 开发简单的邮件过滤器

对于初学者来说，Python是一个非常适合入门的编程语言。它的语法简单易懂，并且有大量的库和框架可以用来实现各种功能。在文章中，我们将介绍如何使用Python开发一个简单的邮件过滤器。我们需要明确邮件过滤器的功能。邮件过滤器的主要目的是根据特定的条件过滤掉不需要的邮件，只保留有用的邮件。在这个项目中，我们将以垃圾邮件过滤为例进行讲解。在Python中，我们可以使用邮箱协议库（例如POP3或IMAP）来连接到邮件服务器，并获取邮件的内容和相关信息。这里我使用的是Python内置的poplib库，它提供了简单的接口来连接和操作POP3服务器。“`import poplib# 连接到邮件服务器pop_server = poplib.POP3(“pop.example.com”)pop_server.user(“username”)pop_server.pass_(“password”)# 获取邮件数量和大小num_emails = len(pop_server.list()[1])total_size = sum(int(size) for _, size in pop_server.list()[1])# 关闭连接pop_server.quit()“`接下来，我们需要解析和分析每封邮件的内容。Python有一个非常强大的库叫做email，可以用来解析和处理邮件。我们可以使用email库来获取邮件的发件人、主题、内容等信息。“`import email# 解析邮件内容def parse_email(raw_email): message = email.message_from_string(raw_email.decode(“utf-8”)) # 获取发件人、主题等信息 sender = message[“From”] subject = message[“Subject”] # 获取正文内容 if message.is_multipart(): for part in message.get_payload(): if part.get_content_type() == “text/plain”: body = part.get_payload(decode=True).decode(“utf-8”) break else: body = message.get_payload(decode=True).decode(“utf-8”) return sender, subject, body“`在解析完邮件内容之后，我们可以根据一些预定义的规则来判断是否为垃圾邮件。例如，我们可以检查邮件的主题、发件人、正文等信息是否包含特定的关键词。如果包含，则可以将该邮件标记为垃圾邮件。“`# 判断是否为垃圾邮件def is_spam(sender, subject, body): spam_keywords = [“lottery”, “viagra”, “free”, “click here”] for keyword in spam_keywords: if keyword in sender.lower() or keyword in subject.lower() or keyword in body.lower(): return True return False“`最后，我们可以将过滤后的邮件保存到一个文件夹或者发送到其他邮箱。“`import os# 保存邮件def save_email(sender, subject, body, save_dir): # 创建文件夹 os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) # 保存邮件内容 with open(os.path.join(save_dir, f”{sender}_{subject}.txt”), “w”) as f: f.write(body)“`通过上述代码，我们实现了一个简单的邮件过滤器。我们可以通过连接到邮箱服务器、解析和分析邮件内容、判断是否为垃圾邮件以及保存邮件等步骤来完成邮件过滤的功能。当然，这只是一个入门级的项目，还有很多可以改进和扩展的地方。例如，我们可以使用机器学习算法来训练一个垃圾邮件分类器，以提高过滤的准确性。我们还可以实现一个简单的用户界面，方便用户输入和管理过滤规则。通过这个项目，我们可以学习到如何使用Python连接到邮件服务器、解析和处理邮件、以及实现简单的邮件过滤功能。这对于初学者来说是一个非常好的练习项目，也为后续学习和开发更复杂的邮件过滤器打下了基础。

python pandas如何过滤剔除数据？

这个简单，用isin函数，前面加上~取反即可

hbase如何用过滤器实现项目某个求总数量的统计

HBase为筛选数据提供了一组过滤器，通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度（行，列，数据版本）上进行对数据的筛选操作，也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上（由行键，列明，时间戳定位）。

通常来说，通过行键，值来筛选数据的应用场景较多。

1. RowFilter：筛选出匹配的所有的行，对于这个过滤器的应用场景，是非常直观的：使用BinaryComparator可以筛选出具有某个行键的行，或者通过改变比较运算符（下面的例子中是）来筛选出符合某一条件的多条数据，以下就是筛选出行键为row1的一行数据：[java] view plaincopyFilter rf = new RowFilter(, new BinaryComparator((row1))); // OK 筛选出匹配的所有的行2. PrefixFilter：筛选出具有特定前缀的行键的数据。

这个过滤器所实现的功能其实也可以由RowFilter结合RegexComparator来实现，不过这里提供了一种简便的使用方法，以下过滤器就是筛选出行键以row为前缀的所有的行：[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片Filter pf = new PrefixFilter((row)); // OK筛选匹配行键的前缀成功的行3. KeyOnlyFilter：这个过滤器唯一的功能就是只返回每行的行键，值全部为空，这对于只关注于行键的应用场景来说非常合适，这样忽略掉其值就可以减少传递到客户端的数据量，能起到一定的优化作用：[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片Filter kof = new KeyOnlyFilter(); // OK 返回所有的行，但值全是空4. RandomRowFilter：从名字上就可以看出其大概的用法，本过滤器的作用就是按照一定的几率（<=0会过滤掉所有的行，>=1会包含所有的行）来返回随机的结果集，对于同样的数据集，多次使用同一个RandomRowFilter会返回不通的结果集，对于需要随机抽取一部分数据的应用场景，可以使用此过滤器：[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片Filter rrf = new RandomRowFilter((float) 0.8); // OK 随机选出一部分的行5. InclusiveStopFilter：扫描的时候，我们可以设置一个开始行键和一个终止行键，默认情况下，这个行键的返回是前闭后开区间，即包含起始行，单不包含中指行，如果我们想要同时包含起始行和终止行，那么我们可以使用此过滤器：[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片Filter isf = new InclusiveStopFilter((row1)); // OK 包含了扫描的上限在结果之内6. FirstKeyOnlyFilter：如果你只想返回的结果集中只包含第一列的数据，那么这个过滤器能够满足你的要求。

它在找到每行的第一列之后会停止扫描，从而使扫描的性能也得到了一定的提升：[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片Filter fkof = new FirstKeyOnlyFilter(); // OK 筛选出第一个每个第一个单元格7. ColumnPrefixFilter：顾名思义，它是按照列名的前缀来筛选单元格的，如果我们想要对返回的列的前缀加以限制的话，可以使用这个过滤器：[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片Filter cpf = new ColumnPrefixFilter((qual1)); // OK 筛选出前缀匹配的列8. ValueFilter：按照具体的值来筛选单元格的过滤器，这会把一行中值不能满足的单元格过滤掉，如下面的构造器，对于每一行的一个列，如果其对应的值不包含ROW2_QUAL1，那么这个列就不会返回给客户端：[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片Filter vf = new ValueFilter(, new SubstringComparator(ROW2_QUAL1)); // OK 筛选某个（值的条件满足的）特定的单元格9. ColumnCountGetFilter：这个过滤器来返回每行最多返回多少列，并在遇到一行的列数超过我们所设置的限制值的时候，结束扫描操作：[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片Filter ccf = new ColumnCountGetFilter(2); // OK 如果突然发现一行中的列数超过设定的最大值时，整个扫描操作会停止10. SingleColumnValueFilter：用一列的值决定这一行的数据是否被过滤。

在它的具体对象上，可以调用setFilterIfMissing(true)或者setFilterIfMissing(false)，默认的值是false，其作用是，对于咱们要使用作为条件的列，如果这一列本身就不存在，那么如果为true，这样的行将会被过滤掉，如果为false，这样的行会包含在结果集中。

[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片SingleColumnValueFilter scvf = new SingleColumnValueFilter((colfam1), (qual2), _EQUAL, new SubstringComparator(BOGUS));(false);(true); // OK11. SingleColumnValueExcludeFilter：这个与10种的过滤器唯一的区别就是，作为筛选条件的列的不会包含在返回的结果中。

12. SkipFilter：这是一种附加过滤器，其与ValueFilter结合使用，如果发现一行中的某一列不符合条件，那么整行就会被过滤掉：[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片Filter skf = new SkipFilter(vf); // OK 发现某一行中的一列需要过滤时，整个行就会被过滤掉13. WhileMatchFilter：这个过滤器的应用场景也很简单，如果你想要在遇到某种条件数据之前的数据时，就可以使用这个过滤器；当遇到不符合设定条件的数据的时候，整个扫描也就结束了：[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片Filter wmf = new WhileMatchFilter(rf); // OK 类似于Python itertools中的takewhile14. FilterList：用于综合使用多个过滤器。

其有两种关系_PASS_ONE和_PASS_ALL，默认的是_PASS_ALL，顾名思义，它们分别是AND和OR的关系，并且FilterList可以嵌套使用FilterList，使我们能够表达更多的需求：[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片List<Filter> filters = new ArrayList<Filter>();(rf);(vf);FilterList fl = new FilterList(_PASS_ALL, filters); // OK 综合使用多个过滤器， AND 和 OR 两种关系以上，是对于HBase内置的过滤器的部分总结，以下代码是数据写入代码：[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片package ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;public class HBaseDataFeeding {private final static byte[] ROW1 = (row1);private final static byte[] ROW2 = (row2);private final static byte[] COLFAM1 = (colfam1);private final static byte[] COLFAM2 = (colfam2);private final static byte[] QUAL1 = (qual1);private final static byte[] QUAL2 = (qual2);public static void main(String[] args) throws IOException {Configuration conf = ();HTable table = new HTable(conf, testtable);(false);Put put_row1 = new Put(ROW1);put_(COLFAM1, QUAL1, (ROW1_QUAL1_VAL));put_(COLFAM1, QUAL2, (ROW1_QUAL2_VAL));Put put_row2 = new Put(ROW2);put_(COLFAM1, QUAL1, (ROW2_QUAL1_VAL));put_(COLFAM1, QUAL2, (ROW2_QUAL2_VAL));try{(put_row1);(put_row2);}finally{();}}}以下是过滤器测试代码，可以通过修改代码，更换过滤器来看到具体的效果：[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片package ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;public class HBaseScannerTest {public static void main(String[] args) throws IOException, IllegalAccessException {Configuration conf = ();HTable table = new HTable(conf, testtable);(false);Scan scan1 = new Scan();SingleColumnValueFilter scvf = new SingleColumnValueFilter((colfam1), (qual2), _EQUAL, new SubstringComparator(BOGUS));(false);(true); // OKFilter ccf = new ColumnCountGetFilter(2); // OK 如果突然发现一行中的列数超过设定的最大值时，整个扫描操作会停止Filter vf = new ValueFilter(, new SubstringComparator(ROW2_QUAL1)); // OK 筛选某个（值的条件满足的）特定的单元格Filter cpf = new ColumnPrefixFilter((qual2)); // OK 筛选出前缀匹配的列Filter fkof = new FirstKeyOnlyFilter(); // OK 筛选出第一个每个第一个单元格Filter isf = new InclusiveStopFilter((row1)); // OK 包含了扫描的上限在结果之内Filter rrf = new RandomRowFilter((float) 0.8); // OK 随机选出一部分的行Filter kof = new KeyOnlyFilter(); // OK 返回所有的行，但值全是空Filter pf = new PrefixFilter((row)); // OK筛选匹配行键的前缀成功的行Filter rf = new RowFilter(_EQUAL, new BinaryComparator((row1))); // OK 筛选出匹配的所有的行Filter wmf = new WhileMatchFilter(rf); // OK 类似于Python itertools中的takewhileFilter skf = new SkipFilter(vf); // OK 发现某一行中的一列需要过滤时，整个行就会被过滤掉List<Filter> filters = new ArrayList<Filter>();(rf);(vf);FilterList fl = new FilterList(_PASS_ALL, filters); // OK 综合使用多个过滤器， AND 和 OR 两种关系((row1))((row3))(scvf); ResultScanner scanner1 = (scan1);for(Result res : scanner1){for(Cell cell : ()){(KV: + cell + , Value: + ((cell)));}(————————————————————);}();();}

Python编程从入门到实践学习内容包含哪些?

【导语】Python编程从入门到实践是分两部分，第一部分是介绍用Python编程所必须了解的基本概念，第二部分是将理论付诸实践，两个部分分别包含的内容很多，那么Python编程从入门到实践学习内容包含哪些呢?接下来就具体了解一下吧。

1、第一部分：介绍基本概念

介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容;

2、第二部分：将理论付诸实践

讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web 应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

3、Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。

4、常见的一种应用情形是，使用Python快 速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。

以上就是Python编程从入门到实践学习内容，希望对大家能有所帮助，Python常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起，所以想要进行编程学习，Python未尝不是一个很好的选择。

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Python主要内容学的是什么？

第一步：Python开发基础

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

第二步：Python高级编程和数据库开发

Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

第三步：前端开发

Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

第四步：WEB框架开发

Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。

第五步：爬虫开发

Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。

第六步：全栈项目实战

Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

第七步：数据分析

Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

第八步：人工智能

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。

第九步：自动化运维&开发

Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。

第十步：高并发语言GO开发

Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。