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の不適格またはPytestフレームワークは、自動(dòng)テストをどのように促進(jìn)しますか？
Jun 19, 2025 am 01:10 AM
Pythonの不適格でPytestは、自動(dòng)テストの書き込み、整理、および実行を簡素化する2つの広く使用されているテストフレームワークです。 1.両方とも、テストケースの自動(dòng)発見をサポートし、明確なテスト構(gòu)造を提供します。 pytestはより簡潔で、テスト\ _から始まる関數(shù)が必要です。 2。それらはすべて組み込みのアサーションサポートを持っています：Unittestはアサートエクイアル、アサートトルー、およびその他の方法を提供しますが、Pytestは拡張されたアサートステートメントを使用して障害の詳細(xì)を自動(dòng)的に表示します。 3.すべてがテストの準(zhǔn)備とクリーニングを処理するためのメカニズムを持っています：un
Pythonは、NumpyやPandasなどのライブラリとのデータ分析と操作にどのように使用できますか？
Jun 19, 2025 am 01:04 AM
pythonisidealfordataanalysisduetonumpyandpandas.1）numpyexcelsatnumericalcompitations withfast、多次元路面およびベクトル化された分離likenp.sqrt（）
動(dòng)的なプログラミング技術(shù)とは何ですか？また、Pythonでそれらを使用するにはどうすればよいですか？
Jun 20, 2025 am 12:57 AM
動(dòng)的プログラミング（DP）は、複雑な問題をより単純なサブ問題に分解し、結(jié)果を保存して繰り返し計(jì)算を回避することにより、ソリューションプロセスを最適化します。主な方法は2つあります。1。トップダウン（暗記）：問題を再帰的に分解し、キャッシュを使用して中間結(jié)果を保存します。 2。ボトムアップ（表）：基本的な狀況からソリューションを繰り返し構(gòu)築します。フィボナッチシーケンス、バックパッキングの問題など、最大/最小値、最適なソリューション、または重複するサブ問題が必要なシナリオに適しています。Pythonでは、デコレータまたはアレイを通じて実裝でき、再帰的な関係を特定し、ベンチマークの狀況を定義し、空間の複雑さを最適化することに注意する必要があります。
__iter__と__next__を使用してPythonにカスタムイテレーターを?qū)g裝するにはどうすればよいですか？
Jun 19, 2025 am 01:12 AM
カスタムイテレーターを?qū)g裝するには、クラス內(nèi)の__iter__および__next__メソッドを定義する必要があります。 __iter__メソッドは、ループなどの反復(fù)環(huán)境と互換性があるように、通常は自己の反復(fù)オブジェクト自體を返します。 __next__メソッドは、各反復(fù)の値を制御し、シーケンスの次の要素を返し、アイテムがもうない場合、停止例外をスローする必要があります。 statusステータスを正しく追跡する必要があり、無限のループを避けるために終了條件を設(shè)定する必要があります。 fileファイルラインフィルタリングなどの複雑なロジック、およびリソースクリーニングとメモリ管理に注意を払ってください。 simple単純なロジックについては、代わりにジェネレーター関數(shù)の収率を使用することを検討できますが、特定のシナリオに基づいて適切な方法を選択する必要があります。
Pythonプログラミング言語とそのエコシステムの新たな傾向または將來の方向性は何ですか？
Jun 19, 2025 am 01:09 AM
Pythonの將來の傾向には、パフォーマンスの最適化、より強(qiáng)力なタイププロンプト、代替ランタイムの増加、およびAI/MLフィールドの継続的な成長が含まれます。第一に、CPYTHONは最適化を続け、スタートアップのより速い時(shí)間、機(jī)能通話の最適化、および提案された整數(shù)操作を通じてパフォーマンスを向上させ続けています。第二に、タイプのプロンプトは、コードセキュリティと開発エクスペリエンスを強(qiáng)化するために、言語とツールチェーンに深く統(tǒng)合されています。第三に、PyscriptやNuitkaなどの代替のランタイムは、新しい機(jī)能とパフォーマンスの利點(diǎn)を提供します。最後に、AIとデータサイエンスの分野は拡大し続けており、新興図書館はより効率的な開発と統(tǒng)合を促進(jìn)します。これらの傾向は、Pythonが常に技術(shù)の変化に適応し、その主要な位置を維持していることを示しています。
ソケットを使用してPythonでネットワークプログラミングを?qū)g行するにはどうすればよいですか？
Jun 20, 2025 am 12:56 AM
Pythonのソケットモジュールは、クライアントおよびサーバーアプリケーションの構(gòu)築に適した低レベルのネットワーク通信機(jī)能を提供するネットワークプログラミングの基礎(chǔ)です。基本的なTCPサーバーを設(shè)定するには、Socket.Socket（）を使用してオブジェクトを作成し、アドレスとポートをバインドし、.listen（）を呼び出して接続をリッスンし、.accept（）を介してクライアント接続を受け入れる必要があります。 TCPクライアントを構(gòu)築するには、ソケットオブジェクトを作成し、.connect（）を呼び出してサーバーに接続する必要があります。次に、.sendall（）を使用してデータと.recv（）を送信して応答を受信します。複數(shù)のクライアントを処理するには、1つを使用できます。スレッド：接続するたびに新しいスレッドを起動(dòng)します。 2。非同期I/O：たとえば、Asyncioライブラリは非ブロッキング通信を?qū)g現(xiàn)できます。注意すべきこと
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でリストをスライスするにはどうすればよいですか？
Jun 20, 2025 am 12:51 AM
Pythonリストスライスに対するコアの答えは、[start：end：step]構(gòu)文をマスターし、その動(dòng)作を理解することです。 1.リストスライスの基本形式はリスト[start：end：step]です。ここで、開始は開始インデックス（含まれています）、endはend index（含まれていません）、ステップはステップサイズです。 2。デフォルトで開始を省略して、0から開始を開始し、デフォルトで終了して終了し、デフォルトでステップを1に省略します。 3。my_list[：n]を使用して最初のnアイテムを取得し、my_list [-n：]を使用して最後のnアイテムを取得します。 4.ステップを使用して、my_list [:: 2]などの要素をスキップして、均一な數(shù)字と負(fù)のステップ値を取得できます。 5.一般的な誤解には、終了インデックスが含まれません
