如何将电子邮件签名图片排除在 OneDrive 附件之外

使用 Power Automate 简化您的电子邮件工作流程

有效管理电子邮件附件就像解决一个难题，尤其是当您的工作流程因不相关的签名图像而变得混乱时。我们中的许多人都曾遇到过费力浏览标记为“image001.png”或类似内容的附件的挫败感，结果却发现它们是发件人电子邮件页脚的一部分。 🖼️

想象一下，设置一个 Power Automate 流程，在 Planner 中无缝创建任务，并将相关电子邮件附件存储在 OneDrive 中。然而，当区分有用的图像和那些讨厌的签名图标时，这种自动化变得具有挑战性。您也不想排除所有图像，因为有些图像是电子邮件正文中有价值的附加内容。

当处理这些页脚图像不一致的命名约定时，挑战就更大了。它们因发件人而异，并且当电子邮件包含内嵌图像时变得更加复杂。按文件类型排除也不是一个完美的解决方案，因为它有过滤掉必要内容的风险。

那么，我们如何达到完美的平衡呢？在本指南中，我们将探索实用的方法来过滤掉不必要的签名附件，同时保留有意义的内容。使用正确的技术，您可以优化自动化并恢复生产力。让我们深入了解一下！ 🚀

命令	使用示例
BytesParser(policy=policy.default)	此命令用于将电子邮件文件 (.eml) 解析为结构化电子邮件对象，同时保留格式。 policy.default 确保正确处理标头、附件和正文内容。
msg.iter_attachments()	迭代电子邮件对象中的所有附件。这允许将每个附件提取为单独的实体以进行过滤或保存。
part.get_filename()	检索电子邮件附件的文件名。对于识别特定模式或过滤掉不需要的文件（例如签名图像）很有用。
part.get("Content-ID")	获取附件的 Content-ID 标头，通常用于识别电子邮件中嵌入的内嵌图像。这有助于区分身体图像和签名。
@filter()	Power Automate 表达式应用条件逻辑来根据附件的属性（例如名称或内容类型）筛选附件。
@startsWith()	Power Automate 函数可检查字符串是否以特定前缀开头。例如，它可用于排除以“image00”开头的附件。
@outputs()	访问 Power Automate 中上一步的输出数据。此命令对于检索附件元数据以进行进一步过滤至关重要。
attachments.filter()	一种 JavaScript 数组方法，用于根据特定条件（例如名称模式或内容 ID）过滤掉不需要的附件。
pattern.test()	一种 JavaScript 正则表达式方法，用于检查给定字符串是否与指定模式匹配。对于识别与签名相关的文件名很有用。
os.path.join()	将目录路径和文件名组合成有效的文件路径。这可确保附件以一致的结构保存在正确的文件夹中。

使用实用脚本完善电子邮件附件过滤

提供的脚本解决了电子邮件自动化中的一个常见问题：从电子邮件附件中排除不相关的图像，特别是电子邮件签名中的图像。第一个脚本是用 Python 编写的，使用 用于解析 .eml 文件并提取附件的库。它通过分析文件名和内容 ID 中的模式来识别签名图像。例如，“image001.png”等文件名或包含“徽标”或“页脚”等术语的文件名被标记为与签名相关。使用 确保以正确的格式处理电子邮件，从而实现准确的附件识别和排除。想象一下，接收每日报告，但花费不必要的时间清理不相关的附件 - 该解决方案可自动执行该过程。 🛠️

在 Power Automate 的后端，诸如 和 通过添加动态附件过滤来增强流量。这些工具可让您查明与特定模式不匹配的附件，例如以“image00”开头的附件。例如，通过 Planner 任务管理客户查询的企业可以通过排除签名图像来避免混乱的任务。该解决方案的这一部分可确保仅将相关文件（合同、发票或客户发送的照片）保存到 OneDrive，从而简化任务管理。

JavaScript 实现为前端处理带来了灵活性，可以根据文件的名称或元数据动态过滤文件。功能类似于 正则表达式模式允许开发人员自定义排除逻辑以适合他们的工作流程。例如，如果您的企业处理营销活动并收到大量多媒体电子邮件，则此脚本可以确保仅保存促销图像，而过滤掉品牌签名图形。通过自动化这项繁琐的任务，用户可以专注于创造性工作，而不是手动清理。 🎨

总的来说，这些脚本优先考虑模块化和清晰度。该解决方案的每个部分都解决问题的特定层面，从在 Python 中解析电子邮件附件到与 Power Automate 无缝集成以及在 JavaScript 中启用动态筛选。工具的组合可以实现可扩展性，这意味着相同的方法可以适用于其他平台或工作流程。无论您是每天管理数十封标记电子邮件的 IT 专业人员，还是组织客户通信的自由职业者，这些解决方案都能减少噪音并节省时间，使自动化真正有价值。 🚀

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);

优化电子邮件附件中的图像过滤

在区分签名图像和电子邮件中有意义的附件时，一个经常被忽视的因素是元数据。元数据，例如图像尺寸或 DPI（每英寸点数），可以作为图像是否是签名一部分的有力指标。例如，签名图像通常尺寸较小，通常标准化为 100x100 像素左右，或者具有最小的 DPI。通过利用 Python 等工具 库或 Power Automate 的高级表达式，您可以根据这些特征过滤掉附件。这种方法可确保保留关键业务附件（例如扫描文档或信息图表），同时排除不相关的图标。 📊

另一个关键方面是分析 MIME 类型（多用途互联网邮件扩展）。签名图像通常使用 PNG 或 JPEG 等格式，但您可以通过查找重复出现的 MIME 类型属性（例如内联图像引用）来进一步缩小范围。类似的工具 Python 中的表达式或 Power Automate 中的元数据表达式可以标记明确标记为内联使用的附件。例如，在营销活动中，通过 MIME 类型分析，区分产品图像和品牌徽标变得更加容易。

最后，机器学习提供了前沿的可能性。对于处理大量电子邮件的公司，可以训练模型根据文件名、维度或上下文的模式对附件进行分类。尽管该方法更加耗费资源，但对于复杂的场景来说效果非常好。例如，处理多语言电子邮件的客户支持团队可以实施此解决方案，以在全球范围内自动处理附件，从而腾出时间来解决客户的疑虑。 🌍

1. 如何检查附件是否内嵌？
2. 您可以通过查找来检查附件是否内联 Python 或 Power Automate 中的标头。内联附件通常标记为 。
3. 我可以使用哪些元数据来过滤图像？
4. 图像尺寸、DPI 和 MIME 类型是区分签名图像和有意义的附件的有效元数据属性。
5. 我可以使用正则表达式排除某些文件名吗？
6. 是的，使用正则表达式，例如 Python 中允许您根据命名模式过滤掉签名图像。
7. 机器学习如何帮助过滤？
8. 机器学习模型可以通过分析元数据、文件内容或使用上下文中的模式对附件进行分类，使其成为大规模过滤任务的理想选择。
9. 处理电子邮件附件的最佳库是什么？
10. 蟒蛇的 库是解析和处理电子邮件文件中附件的多功能选择，特别是与诸如 用于图像分析。

排除不需要的附件（例如签名图像）对于高效的工作流程至关重要。使用 Python 脚本或 Power Automate 等工具，您可以智能过滤内容，同时维护用户发送的身体图像。这些解决方案可以节省时间并减少错误。 💡

借助元数据分析和动态表达式等深思熟虑的过滤技术，您的自动化流程可以变得更加智能。通过确保仅存储有意义的附件，无论是组织 Planner 任务还是将文件同步到 。