gmail批量注册(为何发邮件时添加附件就无法发出新浪QQ163邮箱都如此)

gmail批量注册，为何发邮件时添加附件就无法发出新浪QQ163邮箱都如此？

一般有以下几种可能：

1、邮件正在传递途中。 Email的发送过程不是同步的，各个传递中继处理需要时间；如果发送方服务器或者收信方服务器短时间内囤积了大批量邮件传递任务，也会有一定的时间去排队。这个周期最长是三天，如果三天内投递不成功，发件箱会有退信通知的。

2、邮件在多个服务器或网段之间传递，延迟或拒绝投递。 不同邮件域名或邮件服务器直接Email传递有一个过程，这个一般要几个小时甚至更长时间。如果这些服务器不在同一个网段，那么这封Email的传递过程肯定不是即时的。例如从Gmail邮箱给QQ邮箱发送邮件，经常会遇到这个情况，特别是用软件做邮件群发的过程中，短时间内的大量邮件会造成网络堵塞，从而降低了传递速度；而这个时候用网页直接发送，选择的路由与客户端发送的路由是不同的，速度则会提高，没有可比性。 另一方面，服务器也会决绝投递跨网域的Email。比如用QQ邮箱去发送QQ邮箱，很快就能收到了，而用sina邮箱通过SMTP去发送Email给QQ邮箱，数量稍微多一些或者内容稍有重复，新浪邮箱服务器往往拒绝投递而不做任何通知；但也不全部是这样的，比如Gmail邮箱去发送QQ邮件，如果拒绝投递，会Email通知你。

3、收信服务器或者收件人直接拒收或丢弃。 这种情况有很多种，这里着重说一下黑名单机制。服务器端要维护一个域名黑名单，对于每封过来的邮件，判断其所在域是否在这个黑名单中，形象的说，你的邮件地址是xxx@abot.cn，那么所有来自@后面的这个段的Email，都会被Block掉，但这不是等价的，比如你的Email地址是xxx@qunfa.abot.cn，根据算法，同样符合abot.cn这个黑名单规则。 另一种就是内容过滤，比如网易系列邮箱经常会提高安全级别，将来自网易系列邮箱（163、126、yeah等）之外的，内容中包含附件、http字样的内容全部拒收或直接丢弃。21cn、sohu之类的收件服务器对此过滤较为严格。

4、进入垃圾邮件了。 这种情况是很常见的，如果某个客户端发送频率过高，或者包含大量可疑为垃圾邮件内容的关键字，甚至收件人将你的email地址列入黑名单，你发过去的邮件，都会被判断垃圾邮件。

5、发件服务器（SMTP服务器）不通知的情况下丢邮件。 这种情况在新浪和网易邮箱中最为常见，包括sina.com和sina.cn，以及163、126、yeah等，这几个邮箱发出去的邮件。这类SMTP服务器认为某个账号可能群发邮件时候，会悄悄放弃传递，而告之用户投递成功，做法与Gmail相反。

6、被发送方客户端或者服务器的杀毒软件或者防火墙过滤掉。 客户端电脑的情况：如果客户端安装了瑞星、诺顿、卡巴斯基等杀毒软件或者防火墙之类的软件，并且设置了严格的网络过滤规则，他们可能过滤掉正常的电子邮件。 服务前段过滤的情况：如果服务器端对内容检查比较严格，通过其SMTP传递Email会变得非常困难，比如sohu.com以及21cn.com等邮箱，虽然是开通SMTP服务了，但是他们的杀毒软件检查太严格，即使是正常的邮件内容，也很难通过他们传递出去。

为什么显示发送成功？

一般有以下几种可能：

1、邮件正在传递途中。 Email的发送过程不是同步的，各个传递中继处理需要时间；如果发送方服务器或者收信方服务器短时间内囤积了大批量邮件传递任务，也会有一定的时间去排队。这个周期最长是三天，如果三天内投递不成功，发件箱会有退信通知的。

2、邮件在多个服务器或网段之间传递，延迟或拒绝投递。 不同邮件域名或邮件服务器直接Email传递有一个过程，这个一般要几个小时甚至更长时间。如果这些服务器不在同一个网段，那么这封Email的传递过程肯定不是即时的。例如从Gmail邮箱给QQ邮箱发送邮件，经常会遇到这个情况，特别是用软件做邮件群发的过程中，短时间内的大量邮件会造成网络堵塞，从而降低了传递速度；而这个时候用网页直接发送，选择的路由与客户端发送的路由是不同的，速度则会提高，没有可比性。 另一方面，服务器也会决绝投递跨网域的Email。比如用QQ邮箱去发送QQ邮箱，很快就能收到了，而用sina邮箱通过SMTP去发送Email给QQ邮箱，数量稍微多一些或者内容稍有重复，新浪邮箱服务器往往拒绝投递而不做任何通知；但也不全部是这样的，比如Gmail邮箱去发送QQ邮件，如果拒绝投递，会Email通知你。

3、收信服务器或者收件人直接拒收或丢弃。 这种情况有很多种，这里着重说一下黑名单机制。服务器端要维护一个域名黑名单，对于每封过来的邮件，判断其所在域是否在这个黑名单中，形象的说，你的邮件地址是xxx@abot.cn，那么所有来自@后面的这个段的Email，都会被Block掉，但这不是等价的，比如你的Email地址是xxx@qunfa.abot.cn，根据算法，同样符合abot.cn这个黑名单规则。 另一种就是内容过滤，比如网易系列邮箱经常会提高安全级别，将来自网易系列邮箱（163、126、yeah等）之外的，内容中包含附件、http字样的内容全部拒收或直接丢弃。21cn、sohu之类的收件服务器对此过滤较为严格。

4、进入垃圾邮件了。 这种情况是很常见的，如果某个客户端发送频率过高，或者包含大量可疑为垃圾邮件内容的关键字，甚至收件人将你的email地址列入黑名单，你发过去的邮件，都会被判断垃圾邮件。

5、发件服务器（SMTP服务器）不通知的情况下丢邮件。 这种情况在新浪和网易邮箱中最为常见，包括sina.com和sina.cn，以及163、126、yeah等，这几个邮箱发出去的邮件。这类SMTP服务器认为某个账号可能群发邮件时候，会悄悄放弃传递，而告之用户投递成功，做法与Gmail相反。

6、被发送方客户端或者服务器的杀毒软件或者防火墙过滤掉。 客户端电脑的情况：如果客户端安装了瑞星、诺顿、卡巴斯基等杀毒软件或者防火墙之类的软件，并且设置了严格的网络过滤规则，他们可能过滤掉正常的电子邮件。 服务前段过滤的情况：如果服务器端对内容检查比较严格，通过其SMTP传递Email会变得非常困难，比如sohu.com以及21cn.com等邮箱，虽然是开通SMTP服务了，但是他们的杀毒软件检查太严格，即使是正常的邮件内容，也很难通过他们传递出去。

豆瓣上天天看电影很多的人都是什么人？

您好，很高兴能回答这个问题。

首先说，豆瓣上很多影评，无外乎来自这么几类人，电影爱好者、专业影评师以及水军。我们一类一类的来说。

专业影评师

这就不用说了，因为这是他们的工作，除了写短评，他们还会写长影评，但其实我觉得，我很少看他们那些特别专业的东西，因为大多数人都不专业，也许很多专业的评委，评出来的并不是观众真正想看的东西。尤其是下一代人，我就想请问，有多少年轻人会去看奥斯卡获奖作品。虽然奥斯卡电影确实不错，但受众面却没想象的大，尤其是我们未来的小朋友们。

水军

前面我们说到，豆瓣其实是中国电影的风向标，你会看到很多电影解说都会写，豆瓣评分XX，代表着这部作品的好与坏。影片的发行方自然不会放过这么好的推广平台，不过豆瓣平台还是有一定的甄别能力的，否则每一部电影都被水军控制了，那豆瓣存在的意义也就不大了。

电影爱好者

其实我觉得你的问题主要是针对这一类人，这些人为什么天天发影评，其实我觉得这根平台定位有很大的关系。豆瓣电影本来就是风向标，喜欢豆瓣的小伙伴，更是会在豆瓣上不吝言辞。并且，平台也会有些奖励机制，奖励那些发表自己观点的小伙伴。

什么邮箱可以无限注册？

1.谷歌邮箱

谷歌邮箱可以生成很多别名

示例:原始邮箱aaa001@gmail.com

可以加符号“.”

aaa.001@gmail.com

aa.a001@gmail.com

a.aa001@gmail.com

可以…加符号“＋”

aaa＋001@gmail.com

可以改后缀

aaa001@googlemail.com

可以把以上三个方法组合使用

2.腾讯企业邮箱

同样可以批量注册邮箱，所有邮件发到同一个固定邮箱内，也不用设置密码，更不用验证手机号码，最好是按01.02.03.04…依次修改前缀编号，再结合我之前发的批量注册营业执照的方法，完全可以有无限邮箱可以用

我个人还是倾向使用腾讯企业邮箱

用爬虫技术能做到哪些有趣的事情？

看到这个问题必须来怒答一波～用python爬虫爬便宜机票了解一下？

喜欢旅行又怕吃土？让Python来爬取最便宜机票吧！

图源：

videoblocks.com

你喜欢旅行吗？

这个问题通常会得到一个肯定的答案，随后引出一两个有关之前冒险经历的故事。大多数人都认为旅行是体验新文化和开阔视野的好方法。但如果问题是“你喜欢搜索机票的过程吗？”也许话题就到此为止了……

可事实上，便宜的机票往往也很重要！本文将尝试构建一个网络爬虫，该爬虫对特定目的地运行并执行带有浮动日期（首选日期前后最多三天）的航班价格搜索。它会将结果保存为excel文件并发送一封包含快速统计信息的电子邮件。显然，这个爬虫的目的就是帮助我们找到最优惠的价格！

你可以在服务器上运行脚本(一个简单的Raspberry Pi就可以)，每天运行一到两次。结果会以邮件形式发送，建议将excel文件存入Dropbox文件夹，以便随时随地查看。

因为爬虫以“浮动日期”进行搜索，所以它会搜索首选日期前后最多三天的航班信息。尽管该脚本一次仅运行一对目的地，但可以很容易地改写该爬虫使其每个循环运行多个目的地。最终甚至可能找到一些错误票价...那会很有意思！

另一个爬虫

某种意义上来讲，网络爬取是互联网“工作”的核心。

也许你认为这是一个十分大胆的说法，但谷歌就是从拉里·佩奇用Java和Python构建的网络爬虫开始的。爬虫不断地爬取信息，整个互联网都在试图为所有问题提供最佳的可能答案。网络爬取有不计其数的应用程序，即使更喜欢数据科学中的其他分支，你仍需要一些爬取技巧以获得数据。

这里用到的一些技术来自于最近新的一本佳作《Python网络数据采集》，书中包含与网络爬取相关的所有内容，并提供了大量简例和实例。甚至有一个特别有意思的章节，讲述如何解决验证码检验的问题。

Python的拯救

第一个挑战就是选择爬取信息的平台，本文选择了客涯（Kayak）。我们试过了Momondo, 天巡（Skyscanner）, 亿客行（Expedia）和其它一些网站，但是这些网站上的验证码特别变态。

在那些“你是人类吗？”的验证中，尝试了多次选择交通灯、十字路口和自行车后，客涯似乎是最好的选择，尽管短时间内加载太多页面它会跳出安全检查。

我们设法让机器人每4到6个小时查询一次网站，结果一切正常。虽然说不定哪个部分偶尔会出点小问题，但是如果收到验证码，既可以手动解决问题后启动机器人，也可以等待几小时后的自动重启。

如果你是网络爬取新手，或者不知道为何有些网站花费很大力气阻止网络爬取，那么为构建爬虫写下第一行代码前，你一定要多加努力。

谷歌的“网络爬取规范”：

http://lmgtfy.com/?q=web+scraping+etiquette

系紧安全带...

导入并打开Chrome浏览器标签页后，会定义一些循环中会用到的函数。这个架构的构思大概是这样的：

· 一个函数用于启动机器人程序，表明想要搜索的城市和日期。

· 这个函数获得首轮搜索结果，按“最佳”航班排序，然后点击“加载更多结果”。

· 另一个函数会爬取整个页面，并返回一个dataframe数据表。

· 随后重复步骤2和步骤3，得出按“价格”和“航行时间”排序的结果。

· 发送一封简要总结价格（最低价和平均价）的邮件，并将带有这三种排序类型的dataframe数据表保存为一份excel文件。

· 以上所有步骤会在循环中重复，每X小时运行一次。

每个Selenium项目都以一个网页驱动器开始。我们使用Chromedriver驱动器，但还有其它选择。PhantomJS和Firefox也很受欢迎。下载Chromedriver后，将其置于一个文件夹中即可。第一行代码会打开一个空白Chrome标签页。

from time import sleep, strftime

from random import randint

import pandas as pd

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.common.keys import Keys

import smtplib

from email.mime.multipart import MIMEMultipart

# Change this to your own chromedriver path!

chromedriver_path = 'C:/{YOUR PATH HERE}/chromedriver_win32/chromedriver.exe'

driver = webdriver.Chrome(executable_path=chromedriver_path) # This will open the Chrome window

sleep(2)

这些是将用于整个项目的包。使用randint函数令机器人在每次搜索之间随机睡眠几秒钟。这对任何一个机器人来说都是必要属性。如果运行前面的代码，应该打开一个Chrome浏览器窗口，机器人会在其中导航。

一起来做一个快速测试：在另一个窗口上访问客涯网（http://kayak.com），选择往返城市和日期。选择日期时，确保选择的是“+-3天”。由于在编写代码时考虑到了结果页面，所以如果只想搜索特定日期，很可能需要做一些微小的调整。

点击搜索按钮在地址栏获取链接。它应该类似于下面所使用的链接，将变量kayak定义为url，并从网页驱动器执行get方法，搜索结果就会出现。

无论何时，只要在几分钟内使用get命令超过两到三次，就会出现验证码。实际上可以自己解决验证码，并在下一次验证出现时继续进行想要的测试。从测试来看，第一次搜索似乎一直没有问题，所以如果想运行这份代码，并让它在较长的时间间隔后运行，必须解决这个难题。你并不需要十分钟就更新一次这些价格，对吧？

每个XPath都有陷阱

到目前为止，已经打开了一个窗口，获取了一个网站。为了开始获取价格和其他信息，需要使用XPath或CSS选择器，我们选择了XPath。使用XPath导航网页可能会令人感到困惑，即使使用从inspector视图中直接使用“复制XPath”，但这不是获得所需元素的最佳方法。有时通过“复制XPath”这个方法获得的链接过于针对特定对象，以至于很快就失效了。《Python网络数据采集》一书很好地解释了使用XPath和CSS选择器导航的基础知识。

接下来，用Python选择最便宜的结果。上面代码中的红色文本是XPath选择器，在网页上任意一处右键单击选择“inspect”就可以看到它。在想要查看代码的位置，可以再次右键单击选择“inspect”。

为说明之前所观察到的从“inspector”复制路径的缺陷，请参考以下差异：

1 # This is what the copymethod would return. Right click highlighted rows on the right side and select “copy> Copy XPath”//*[@id=“wtKI-price_aTab”]/div[1]/div/div/div[1]/div/span/span

2 # This is what I used todefine the “Cheapest” buttoncheap_results= ‘//a[@data-code = “price”]’

第二种方法的简洁性清晰可见。它搜索具有data-code等于price属性的元素a。第一种方法查找id等于wtKI-price_aTab的元素，并遵循第一个div元素和另外四个div和两个span。这次……会成功的。现在就可以告诉你，id元素会在下次加载页面时更改。每次页面一加载，字母wtKI会动态改变，所以只要页面重新加载，代码就会失效。花些时间阅读XPath，保证你会有收获。

不过，使用复制的方法在不那么“复杂”的网站上工作，也是很好的！

基于以上所展示的内容，如果想在一个列表中以几个字符串的形式获得所有搜索结果该怎么办呢？其实很简单。每个结果都在一个对象中，这个对象的类是“resultWrapper”。获取所有结果可以通过像下面这样的for循环语句来实现。如果你能理解这一部分，应该可以理解接下来的大部分代码。它基本上指向想要的结果（结果包装器），使用某种方式（XPath）获得文本，并将其放置在可读对象中（首先使用flight_containers，然后使用flight_list）。

前三行已展示在图中，并且可以清楚地看到所需的内容，但是有获得信息的更优选择，需要逐一爬取每个元素。

准备起飞吧！

最容易编写的函数就是加载更多结果的函数，所以代码由此开始。为了在不触发安全验证的前提下最大化所获取的航班数量，每次页面显示后，单击“加载更多结果”。唯一的新内容就是所添加的try语句，因为有时按钮加载会出错。如果它对你也有用，只需在前面展示的start_kayak函数中进行简要注释。

# Load more results to maximize the scraping

def load_more():

try:

more_results = '//a[@class = “moreButton”]'

driver.find_element_by_xpath(more_results).click()

# Printing these notes during the program helps me quickly check what it is doing

print('sleeping…..')

sleep(randint(45,60))

except:

pass

现在，经过这么长的介绍，已经准备好定义实际爬取页面的函数。

我们编译了下一个函数page_scrape中的大部分元素。有时这些元素会返回列表插入去程信息和返程信息之间。这里使用了一个简单的办法分开它们，比如在第一个 section_a_list和section_b_list变量中，该函数还返回一个flight_df数据表。所以可以分离在不同分类下得到的结果，之后再把它们合并起来。

def page_scrape():

“““This function takes care of the scraping part”““

xp_sections = '//*[@class=“section duration”]'

sections = driver.find_elements_by_xpath(xp_sections)

sections_list = [value.text for value in sections]

section_a_list = sections_list[::2] # This is to separate the two flights

section_b_list = sections_list[1::2] # This is to separate the two flights

# if you run into a reCaptcha, you might want to do something about it

# you will know there's a problem if the lists above are empty

# this if statement lets you exit the bot or do something else

# you can add a sleep here, to let you solve the captcha and continue scraping

# i'm using a SystemExit because i want to test everything from the start

if section_a_list == []:

raise SystemExit

# I'll use the letter A for the outbound flight and B for the inbound

a_duration = []

a_section_names = []

for n in section_a_list:

# Separate the time from the cities

a_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))

a_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))

b_duration = []

b_section_names = []

for n in section_b_list:

# Separate the time from the cities

b_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))

b_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))

xp_dates = '//div[@class=“section date”]'

dates = driver.find_elements_by_xpath(xp_dates)

dates_list = [value.text for value in dates]

a_date_list = dates_list[::2]

b_date_list = dates_list[1::2]

# Separating the weekday from the day

a_day = [value.split()[0] for value in a_date_list]

a_weekday = [value.split()[1] for value in a_date_list]

b_day = [value.split()[0] for value in b_date_list]

b_weekday = [value.split()[1] for value in b_date_list]

# getting the prices

xp_prices = '//a[@class=“booking-link”]/span[@class=“price option-text”]'

prices = driver.find_elements_by_xpath(xp_prices)

prices_list = [price.text.replace('$','') for price in prices if price.text != '']

prices_list = list(map(int, prices_list))

# the stops are a big list with one leg on the even index and second leg on odd index

xp_stops = '//div[@class=“section stops”]/div[1]'

stops = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops)

stops_list = [stop.text[0].replace('n','0') for stop in stops]

a_stop_list = stops_list[::2]

b_stop_list = stops_list[1::2]

xp_stops_cities = '//div[@class=“section stops”]/div[2]'

stops_cities = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops_cities)

stops_cities_list = [stop.text for stop in stops_cities]

a_stop_name_list = stops_cities_list[::2]

b_stop_name_list = stops_cities_list[1::2]

# this part gets me the airline company and the departure and arrival times, for both legs

xp_schedule = '//div[@class=“section times”]'

schedules = driver.find_elements_by_xpath(xp_schedule)

hours_list = []

carrier_list = []

for schedule in schedules:

hours_list.append(schedule.text.split('\n')[0])

carrier_list.append(schedule.text.split('\n')[1])

# split the hours and carriers, between a and b legs

a_hours = hours_list[::2]

a_carrier = carrier_list[1::2]

b_hours = hours_list[::2]

b_carrier = carrier_list[1::2]

cols = (['Out Day', 'Out Time', 'Out Weekday', 'Out Airline', 'Out Cities', 'Out Duration', 'Out Stops', 'Out Stop Cities',

'Return Day', 'Return Time', 'Return Weekday', 'Return Airline', 'Return Cities', 'Return Duration', 'Return Stops', 'Return Stop Cities',

'Price'])

flights_df = pd.DataFrame({'Out Day': a_day,

'Out Weekday': a_weekday,

'Out Duration': a_duration,

'Out Cities': a_section_names,

'Return Day': b_day,

'Return Weekday': b_weekday,

'Return Duration': b_duration,

'Return Cities': b_section_names,

'Out Stops': a_stop_list,

'Out Stop Cities': a_stop_name_list,

'Return Stops': b_stop_list,

'Return Stop Cities': b_stop_name_list,

'Out Time': a_hours,

'Out Airline': a_carrier,

'Return Time': b_hours,

'Return Airline': b_carrier,

'Price': prices_list})[cols]

flights_df['timestamp'] = strftime(“%Y%m%d-%H%M”) # so we can know when it was scraped

return flights_df

尽量让这些名字容易理解。记住变量a表示旅行的去程信息，变量b表示旅行的返程信息。接下来说说下一个函数。

等等，还有什么吗？

截至目前，已经有了一个能加载更多结果的函数和一个能爬取其他结果的函数。本可以在此结束这篇文章，而你可以自行手动使用这些函数，并在浏览的页面上使用爬取功能。但是前文提到给自己发送邮件和一些其他信息的内容，这都包含在接下来的函数start_kayak中。

它要求填入城市名和日期，并由此打开一个kayak字符串中的地址，该字符串直接跳转到“最佳”航班结果排序页面。第一次爬取后，可以获取价格的顶部矩阵，这个矩阵将用于计算平均值和最小值，之后和客涯（Kayak）的预测结果（页面左上角）一同发送到邮件中。这是单一日期搜索时可能导致错误的原因之一，因其不包含矩阵元素。

def start_kayak(city_from, city_to, date_start, date_end):

“““City codes - it's the IATA codes!

Date format - YYYY-MM-DD”““

kayak = ('https://www.kayak.com/flights/' + city_from + '-' + city_to +

'/' + date_start + '-flexible/' + date_end + '-flexible?sort=bestflight_a')

driver.get(kayak)

sleep(randint(8,10))

# sometimes a popup shows up, so we can use a try statement to check it and close

try:

xp_popup_close = '//button[contains(@id,”dialog-close”) and contains(@class,”Button-No-Standard-Style close “)]'

driver.find_elements_by_xpath(xp_popup_close)[5].click()

except Exception as e:

pass

sleep(randint(60,95))

print('loading more.....')

# load_more()

print('starting first scrape.....')

df_flights_best = page_scrape()

df_flights_best['sort'] = 'best'

sleep(randint(60,80))

# Let's also get the lowest prices from the matrix on top

matrix = driver.find_elements_by_xpath('//*[contains(@id,”FlexMatrixCell”)]')

matrix_prices = [price.text.replace('$','') for price in matrix]

matrix_prices = list(map(int, matrix_prices))

matrix_min = min(matrix_prices)

matrix_avg = sum(matrix_prices)/len(matrix_prices)

print('switching to cheapest results…..')

cheap_results = '//a[@data-code = “price”]'

driver.find_element_by_xpath(cheap_results).click()

sleep(randint(60,90))

print('loading more…..')

# load_more()

print('starting second scrape…..')

df_flights_cheap = page_scrape()

df_flights_cheap['sort'] = 'cheap'

sleep(randint(60,80))

print('switching to quickest results…..')

quick_results = '//a[@data-code = “duration”]'

driver.find_element_by_xpath(quick_results).click()

sleep(randint(60,90))

print('loading more…..')

# load_more()

print('starting third scrape…..')

df_flights_fast = page_scrape()

df_flights_fast['sort'] = 'fast'

sleep(randint(60,80))

# saving a new dataframe as an excel file. the name is custom made to your cities and dates

final_df = df_flights_cheap.append(df_flights_best).append(df_flights_fast)

final_df.to_excel('search_backups//{}_flights_{}-{}_from_{}_to_{}.xlsx'.format(strftime(“%Y%m%d-%H%M”),

city_from, city_to,

date_start, date_end), index=False)

print('saved df…..')

# We can keep track of what they predict and how it actually turns out!

xp_loading = '//div[contains(@id,”advice”)]'

loading = driver.find_element_by_xpath(xp_loading).text

xp_prediction = '//span[@class=“info-text”]'

prediction = driver.find_element_by_xpath(xp_prediction).text

print(loading+'\n'+prediction)

# sometimes we get this string in the loading variable, which will conflict with the email we send later

# just change it to “Not Sure” if it happens

weird = '¯\\_(ツ)_/¯'

if loading == weird:

loading = 'Not sure'

username = 'YOUREMAIL@hotmail.com'

password = 'YOUR PASSWORD'

server = smtplib.SMTP('smtp.outlook.com', 587)

server.ehlo()

server.starttls()

server.login(username, password)

msg = ('Subject: Flight Scraper\n\n\

Cheapest Flight: {}\nAverage Price: {}\n\nRecommendation: {}\n\nEnd of message'.format(matrix_min, matrix_avg, (loading+'\n'+prediction)))

message = MIMEMultipart()

message['From'] = 'YOUREMAIL@hotmail.com'

message['to'] = 'YOUROTHEREMAIL@domain.com'

server.sendmail('YOUREMAIL@hotmail.com', 'YOUROTHEREMAIL@domain.com', msg)

print('sent email…..')

虽然没有使用Gmail账户测试发送邮件，但是可以搜索到很多的替代方法，前文提到的那本书中也有其他方法来实现这一点。如果已有一个Hotmail账户，只要替换掉个人的详细信息，它就会开始工作了。

如果想探索脚本的某一部分正在做什么，可以将脚本复制下来并在函数外使用它。这是彻底理解它的唯一方法。

利用刚才创造的一切

在这些步骤之后，还可以想出一个简单的循环来使用刚创造的函数，同时使其持续运行。完成四个“花式”提示，写下城市和日期（输入）。因为测试时不想每次都输入这些变量，需要的时候可以使用以下这个清楚的方式进行替换。

如果已经做到了这一步，恭喜你！改进还有很多，比如与Twilio集成，发送文本消息而不是邮件。也可以使用VPN或更加难懂的方式同时从多个服务器上研究搜索结果。还有就是验证码的问题，验证码会时不时地跳出来，但对此类问题还是有解决办法的。不过，能走到这里已经是有很牢固的基础了，你可以尝试添加一些额外的要素。

使用脚本运行测试的示例

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