Kako obdržati slike e-poštnega podpisa iz prilog OneDrive

Poenostavitev delovnega toka vaše e-pošte s funkcijo Power Automate

Učinkovito upravljanje e-poštnih prilog se lahko zdi, kot da bi rešili uganko, še posebej, če vaš potek dela zapolnijo nepomembne slike podpisov. Mnogi od nas se soočamo s frustracijami, ko se prebijamo po prilogah, označenih kot »image001.png« ali podobno, samo da ugotovimo, da so del pošiljateljeve noge e-pošte. 🖼️

Predstavljajte si, da nastavite tok Power Automate, ki nemoteno ustvarja naloge v Plannerju z ustreznimi e-poštnimi prilogami, shranjenimi v OneDrive. Vendar ta avtomatizacija postane izziv pri razlikovanju med uporabnimi slikami in tistimi nadležnimi podpisnimi ikonami. Prav tako ne želite izključiti vseh slik, saj so nekatere dragoceni dodatki k telesu e-pošte.

Izziv se poveča, ko imamo opravka z nedoslednimi poimenovanji teh slik v nogah. Razlikujejo se med pošiljatelji in postanejo bolj zapleteni, ko e-poštno sporočilo vključuje vstavljene slike. Tudi izključitev glede na vrsto datoteke ni popolna rešitev, saj obstaja nevarnost filtriranja potrebne vsebine.

Torej, kako najdemo popolno ravnovesje? V tem priročniku bomo raziskali praktične pristope za filtriranje nepotrebnih prilog podpisov, hkrati pa ohranili smiselno vsebino. S pravimi tehnikami lahko optimizirate svojo avtomatizacijo in si povrnete ure produktivnosti. Potopimo se! 🚀

Izboljšanje filtriranja e-poštnih prilog s praktičnimi skripti

Predloženi skripti obravnavajo pogosto težavo pri avtomatizaciji e-pošte: izključitev nepomembnih slik iz e-poštnih prilog, zlasti tistih v e-poštnem podpisu. Prvi skript, napisan v Pythonu, uporablja e-pošta knjižnica za razčlenjevanje datotek .eml in ekstrahiranje prilog. Identificira podpisne slike z analizo vzorcev v imenih datotek in ID-jih vsebine. Na primer, imena datotek, kot je »image001.png« ali tista, ki vsebujejo izraze, kot sta »logotip« ali »noga«, so označena kot povezana s podpisom. Uporaba BytesParser zagotavlja, da so e-poštna sporočila obdelana s pravilnim oblikovanjem, kar omogoča natančno identifikacijo in izključitev prilog. Predstavljajte si, da prejemate dnevna poročila, vendar porabite nepotreben čas za čiščenje nepomembnih prilog – ta rešitev avtomatizira ta postopek. 🛠️

Na zadnji strani s Power Automate so izrazi, kot je npr @filter() in @startsWith() povečajte pretok z dodajanjem dinamičnega filtriranja prilog. S temi orodji lahko natančno določite priloge, ki se ne ujemajo z določenimi vzorci, na primer tiste, ki se začnejo z »image00«. Na primer, podjetje, ki upravlja poizvedbe strank prek nalog načrtovalca, bi se lahko izognilo natrpanim opravilom z izključitvijo slik podpisa. Ta del rešitve zagotavlja, da se samo ustrezne datoteke – pogodbe, računi ali fotografije, ki jih pošljejo stranke – shranijo v OneDrive, kar poenostavi upravljanje opravil.

Implementacija JavaScripta prinaša prilagodljivost v front-end obdelavo, kjer je mogoče datoteke dinamično filtrirati glede na njihova imena ali metapodatke. Funkcije, kot so attachments.filter() in vzorci regularnih izrazov omogočajo razvijalcem, da prilagodijo logiko izključitve tako, da ustreza njihovemu delovnemu toku. Na primer, če vaše podjetje izvaja marketinške akcije in prejema e-poštna sporočila, polna večpredstavnosti, lahko ta skript zagotovi, da se shranijo samo promocijske slike, medtem ko se grafika blagovne znamke filtrira. Z avtomatizacijo tega dolgočasnega opravila se lahko uporabniki osredotočijo na ustvarjalno delo namesto na ročno čiščenje. 🎨

Na splošno imajo ti skripti prednost modularnost in jasnost. Vsak del rešitve obravnava določeno plast težave, od razčlenjevanja e-poštnih prilog v Pythonu do brezhibne integracije s Power Automate in omogočanja dinamičnega filtriranja v JavaScriptu. Kombinacija orodij omogoča razširljivost, kar pomeni, da bi isti pristop lahko prilagodili za druge platforme ali poteke dela. Ne glede na to, ali ste strokovnjak za IT, ki dnevno upravlja na desetine označenih e-poštnih sporočil, ali samostojni podjetnik, ki organizira komunikacijo s strankami, te rešitve zmanjšajo hrup in prihranijo čas, zaradi česar je avtomatizacija resnično dragocena. 🚀

import email
import os
from email import policy
from email.parser import BytesParser
def is_signature_image(file_name, content_id):
    signature_indicators = ["image001", "logo", "footer", "signature"]
    if any(indicator in file_name.lower() for indicator in signature_indicators):
        return True
    if content_id and "signature" in content_id.lower():
        return True
    return False
def process_email(file_path):
    with open(file_path, "rb") as f:
        msg = BytesParser(policy=policy.default).parse(f)
    attachments = []
    for part in msg.iter_attachments():
        file_name = part.get_filename()
        content_id = part.get("Content-ID", "")
        if file_name and not is_signature_image(file_name, content_id):
            attachments.append((file_name, part.get_content()))
    return attachments
email_file = "path/to/your/email.eml"
attachments = process_email(email_file)
for name, content in attachments:
    with open(os.path.join("attachments", name), "wb") as f:
        f.write(content)

@if(equals(triggerOutputs()?['headers']?['x-ms-exchange-organization-messagetype'], 'email'), true, false)
@outputs('Get_Attachments')?['body/value']
filter(outputs('Get_Attachments')?['body/value'],
    item()?['Name'] != null &&
    not(startsWith(item()?['Name'], 'image00')) &&
    not(contains(item()?['ContentType'], 'image/png')))
saveToOneDrive(outputs('Filtered_Attachments'))

function isSignatureAttachment(fileName, contentId) {
    const signaturePatterns = [/image001/i, /logo/i, /footer/i, /signature/i];
    if (signaturePatterns.some((pattern) => pattern.test(fileName))) {
        return true;
    }
    if (contentId && /signature/i.test(contentId)) {
        return true;
    }
    return false;
}
function filterAttachments(attachments) {
    return attachments.filter(att => !isSignatureAttachment(att.name, att.contentId));
}
const emailAttachments = [...]; // Replace with email data
const filteredAttachments = filterAttachments(emailAttachments);
console.log(filteredAttachments);

Optimiziranje filtriranja slik v e-poštnih prilogah

Ko gre za razlikovanje slik podpisa od pomembnih prilog v e-poštnih sporočilih, so metapodatki pogosto spregledan dejavnik. Metapodatki, kot so dimenzije slike ali DPI (pike na palec), so lahko močan pokazatelj, ali je slika del podpisa. Na primer, podpisne slike so običajno manjše, pogosto standardizirane na približno 100 x 100 slikovnih pik ali imajo minimalno DPI. Z uporabo orodij, kot je Python Blazina knjižnico ali napredne izraze Power Automate, lahko filtrirate priloge na podlagi teh značilnosti. Ta pristop zagotavlja, da se poslovno kritične priloge, kot so skenirani dokumenti ali infografike, ohranijo, nepomembne ikone pa so izključene. 📊

Drugi ključni vidik je analiza vrst MIME (večnamenske internetne poštne razširitve). Podpisne slike pogosto uporabljajo formate, kot sta PNG ali JPEG, vendar jih lahko dodatno zožite tako, da poiščete ponavljajoče se lastnosti tipa MIME, kot so vgrajene reference na slike. Orodja kot msg.iter_attachments() v Pythonu ali izrazi metapodatkov v Power Automate lahko označijo priloge, ki so izrecno označene za uporabo v vrstici. Na primer, v marketinških kampanjah postane razlikovanje med sliko izdelka in logotipom blagovne znamke veliko lažje z analizo vrste MIME.

Nazadnje, strojno učenje ponuja vrhunske možnosti. Za podjetja, ki obravnavajo veliko količino e-pošte, je mogoče modele usposobiti za razvrščanje prilog na podlagi vzorcev v imenih datotek, dimenzijah ali kontekstu. Čeprav zahteva več virov, ta metoda deluje izjemno dobro v kompleksnih scenarijih. Na primer, ekipa za podporo strankam, ki obravnava večjezično e-pošto, bi lahko implementirala to rešitev za globalno avtomatizacijo obdelave priponk in tako sprostila čas za reševanje pomislekov strank. 🌍