背景:
因为工作需要,公司给每个员工都分配了一个邮箱 公司的各种业务都通过邮箱发送。虽然给每个员工的电脑都设置pop3登录但是他们的程序设定有保存服务器副本,所以大量邮件使得服务器存储占用巨大。
删除服务器上多天前的邮件
实现:
- 使用 Python poplib 进行删除查看操作
- 使用email.parser 进行内容解析
- 使用 dateutil.parser 做邮件日期转换
代码
# -*- coding: UTF-8 -*-
import poplib
import datetime
import dateutil.parser
from email.parser import Parser
from parser import ParserError
def deleteMail(days = 30):
mailServer = poplib.POP3('mail.sunyieh.com', 110)
mailServer.user('mis.cq@sunyieh.com')
mailServer.pass_('password')
mStat = mailServer.stat()
print(mStat )#连接状态
mailTotal = mStat[0]#邮件总数
print("邮箱总邮件数量:{},占用{}b".format(mStat[0],mStat[1]))
print(mailServer.getwelcome())
# 使用list()返回所有邮件的编号,默认为字节类型的串
resp, mails, octets = mailServer.list()
print("响应信息: ", resp)
print("list方法返回数据大小(字节): {}b".format( octets))
for i in range(mailTotal):
resp, mailContent, octets = mailServer.retr(i+1)
# 可以获得整个邮件的原始文本:
msg_content = Parser().parsestr(b'\r\n'.join(mailContent).decode("iso8859",""))
dateStr = msg_content.get("Date","")
print("日期字符串:",dateStr)
try:
maildate =dateutil.parser.parse(dateStr)
# 判断多少天前的邮件
if maildate.date() < datetime.datetime.now().date() - datetime.timedelta(days=days):
print("正在删除邮件 第{}封,邮件日期:{} {}".format(i+1,maildate.date(),maildate.time()))
mailServer.dele(i + 1)
else:
# 删除完成
print("完成删除,本次共计删除{}封邮件!".format(i))
break
except ParserError:
print("正在删除邮件 第{}封,邮件日期:没有".format(i + 1))
mailServer.dele(i + 1)
print("正在保存本次操作!")
mailServer.quit()
print("ok!")
if __name__ == "__main__":
deleteMail(30)
效果
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件!
如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
暂无“使用Python3 poplib模块删除服务器多天前的邮件实现代码”评论...
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新动态
2025年11月01日
2025年11月01日
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]
