今天跟大家聊聊我最近在捣鼓的垃圾邮件过滤，这玩意儿真是让人头大，不过搞定了之后成就感也是满满的。
起初，我邮箱里每天都塞满了各种乱七八糟的邮件，什么“恭喜您中奖！”、“XXX理财，年化收益XX%”……简直不堪其扰。手动删除，太费劲；不删，看着心烦。于是我就寻思着，得自己动手，丰衣足食，做一个垃圾邮件过滤器。
第一步：了解垃圾邮件的特征。
我开始观察这些垃圾邮件，发现它们有一些共同点：
- 发件人地址很奇怪，通常是一些随机生成的字符串。
- 邮件标题充斥着敏感词汇，比如“发票”、“贷款”、“投资”等等。
- 邮件内容通常包含大量的图片和链接，诱导你点击。
有了这些特征，我就开始考虑如何利用它们来过滤邮件。
第二步：选择合适的工具和方法。
我尝试使用邮箱自带的过滤器，但是效果不佳，很多垃圾邮件还是能漏网。后来我决定用 Python 写一个脚本来实现邮件过滤。Python 处理字符串和文本的能力很强，而且有很多现成的库可以使用。
我主要用到了以下几个库：
imaplib：用于连接到邮件服务器，收取邮件。email：用于解析邮件内容。re：用于正则表达式匹配，查找敏感词汇。
第三步：编写过滤脚本。
这是最关键的一步。我先写了一个简单的脚本，能够连接到我的邮箱，收取邮件，并把邮件内容打印出来。代码大概是这样：
import imaplib
import email
# 连接到邮件服务器
mail = *4_SSL('*')
*('your_email@*', 'your_password')
*('inbox')
# 搜索所有未读邮件
result, data = *(None, 'UNSEEN')
for num in data[0].split():
# 获取邮件内容
result, data = *(num, '(RFC822)')
raw_email = data[0][1]
# 解析邮件内容
msg = *_from_bytes(raw_email)
print(*_payload())
然后，我开始添加过滤逻辑。我创建了一个敏感词列表，如果邮件标题或内容中包含这些词，就把它标记为垃圾邮件：
import re
spam_words = ['发票', '贷款', '投资', '中奖']
def is_spam(msg):
subject = msg['Subject']
body = *_payload()
if subject:
for word in spam_words:
if *(word, subject, *):
return True
if isinstance(body, str): # 确保 body 是字符串类型
for word in spam_words:
if *(word, body, *):
return True
return False
# ... (省略前面的代码)
for num in data[0].split():
# 获取邮件内容
result, data = *(num, '(RFC822)')
raw_email = data[0][1]
# 解析邮件内容
msg = *_from_bytes(raw_email)
# 判断是否是垃圾邮件
if is_spam(msg):
print('发现垃圾邮件！')
# TODO: 把邮件移动到垃圾箱
else:
print('正常邮件')
第四步：改进和优化。
这个简单的脚本已经可以过滤掉一部分垃圾邮件了，但是效果还不够为了提高准确率，我做了一些改进：
- 使用正则表达式进行更精确的匹配。 比如，可以匹配包含特定格式的电话号码或者邮箱地址的邮件。
- 增加黑名单和白名单。 把一些已知的垃圾邮件地址加入黑名单，把一些重要的联系人加入白名单。
- 使用机器学习算法。 我尝试使用一些机器学习算法，比如朴素贝叶斯，来训练一个垃圾邮件分类器。但是由于我缺乏相关的知识和数据，效果并不理想。
第五步：部署和运行。
我把脚本部署到一台服务器上，设置定时任务，每天自动运行一次。这样，我就可以自动过滤垃圾邮件了。
总结
整个过程还是挺折腾的，但是最终的效果还是不错的。我的邮箱清净多了，再也不用每天手动删除垃圾邮件了。这个脚本还有很多可以改进的地方，比如可以增加更多的过滤规则，使用更先进的机器学习算法等等。以后有时间再慢慢研究。
希望我的经验能对大家有所帮助。如果你也想做一个垃圾邮件过滤器，不妨试试我这个方法。
