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# 如何用Python搞定微信公众号邮箱检测

*(图片来源:示例图片库)*
## 前言
在运营微信公众号时,高效管理用户邮箱是重要工作之一。本文将手把手教你用Python实现自动化的邮箱检测系统,包含格式验证、去重、分类等实用功能,让运营效率提升200%。
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## 一、准备工作
### 1.1 所需工具
- Python 3.6+
- 第三方库:
```bash
pip install requests pandas python-dotx
通过微信公众平台接口获取用户提交的邮箱列表:
import requests
def get_wechat_emails(access_token):
url = f"https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/user/info/batchget?access_token={access_token}"
response = requests.post(url, json={"user_list":[{"openid":"OPENID1"},{"openid":"OPENID2"}]})
return [user['email'] for user in response.json()['user_info_list'] if 'email' in user]
使用正则表达式进行基础格式校验:
import re
def validate_email(email):
pattern = r'^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$'
return bool(re.match(pattern, email))
通过SMTP协议验证邮箱真实性:
import smtplib
def smtp_verify(email):
try:
domain = email.split('@')[1]
mx_records = dns.resolver.query(domain, 'MX')
mx_record = str(mx_records[0].exchange)
server = smtplib.SMTP(mx_record, 25, timeout=10)
server.helo()
server.mail('test@example.com')
code, _ = server.rcpt(email)
server.quit()
return code == 250
except:
return False
使用Pandas进行数据分析:
import pandas as pd
def classify_emails(emails):
df = pd.DataFrame(emails, columns=['email'])
df['domain'] = df['email'].str.split('@').str[1]
domain_stats = df['domain'].value_counts()
return domain_stats.head(10)
def process_emails(access_token):
# 获取数据
emails = get_wechat_emails(access_token)
# 数据清洗
valid_emails = [e for e in emails if validate_email(e)]
unique_emails = list(set(valid_emails))
# 分析报告
report = {
"total": len(emails),
"valid": len(valid_emails),
"unique": len(unique_emails),
"top_domains": classify_emails(unique_emails).to_dict()
}
return report
使用Matplotlib生成图表:
import matplotlib.pyplot as plt
def visualize_report(report):
labels = ['Invalid', 'Valid', 'Unique']
sizes = [
report['total'] - report['valid'],
report['valid'] - report['unique'],
report['unique']
]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Email Validation Report')
plt.show()
import time
from tenacity import retry, stop_after_attempt
@retry(stop=stop_after_attempt(3))
def safe_api_call(url):
time.sleep(0.5) # 添加延迟
return requests.get(url)
使用生成器减少内存占用:
def batch_process(emails, batch_size=1000):
for i in range(0, len(emails), batch_size):
yield emails[i:i + batch_size]
通过本文介绍的方法,我们实现了:
✅ 自动化邮箱采集
✅ 高效验证清洗
✅ 智能分类分析
完整代码已上传GitHub(示例链接)。如果你有更好的实现方案,欢迎在评论区交流讨论!
注意:实际开发中请遵守微信公众平台API调用规范,避免频繁请求导致账号受限。 “`
文章字数统计:约1050字(含代码)
最后更新:2023年8月
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