Guía de verificación de correos electrónicos en Python
Aprende cómo verificar tus correos electrónicos
Puedes utilizar el correo electrónico en tu empresa. Lo empleas para comunicaciones masivas, promociones y compartir actualizaciones con miles de clientes. Utiliza nuestra guía para aprender cómo puedes realizar verificaciones básicas de Python con expresiones regulares (regex).
Pero hay un obstáculo importante para mejorar el rendimiento de tu campaña de correo electrónico: la validez del correo electrónico. Si la persona con la que intenta ponerse en contacto tiene una dirección de correo electrónico no válida, su correo electrónico rebotará.
Esta guía lo ayudará a entender lo siguiente
- Por qué la verificación de correos electrónicos es necesaria para las empresas
- Cómo hacer la verificación de correos electrónicos en Python
- Técnicas avanzadas de validación de correos electrónicos
- Cómo usar la integración de ZeroBounce con Python
- Limitaciones de la verificación de correos electrónicos en Python
- Ejemplos reales de validación de correos electrónicos con Python
Por qué la verificación de correos electrónicos es necesaria para las empresas
El correo electrónico es un recurso gratuito y accesible que prácticamente cualquier persona puede utilizar. Por eso, abundan los problemas como el spam, el phishing y el robo de identidad.
¿Por qué es este dato importante para usted? Si demasiados correos electrónicos rebotan por direcciones no válidas, se lo agrupará con estos spammers y piratas informáticos.
Los proveedores de servicios de Internet (ISP) están constantemente atentos a comportamientos de envío de correos electrónicos sospechosos y abusivos, y una tasa de rebotes superior al 2% se considera inaceptable.
Si su tasa de rebote de correo electrónico supera sistemáticamente esta cifra, los ISP confiarán menos en el contenido de su correo electrónico y será más probable que lo releguen a la carpeta de spam (o bloqueen sus mensajes por completo).
Pero como es probable que haya encontrado esta página buscando información sobreverificación de correos electrónicos en Python , ya está en el camino correcto.
A continuación, lo guiaremos para explorar los conceptos básicos de la creación de un script de Python para la verificación de correos electrónicos, así como los desafíos que probablemente encontrará con la verificación de correos electrónicos en forma individual o masiva con Python.
Cómo hacer la verificación de correos electrónicos en Python
En el nivel más básico, puede implementar una expresión regular simple (regex). Una expresión regular de Python para validación de correos electrónicos valida eficazmente la sintaxis de la dirección de correo electrónico en cuestión.
A continuación se muestra un ejemplo de un script de Python para la comprobación de correo electrónico que puede utilizar para las comprobaciones de expresiones regulares y cadenas:
INPUT (incluye la comprobación necesaria de expresiones regulares y cadenas)
OUTPUT (proporciona un resultado de validación de correos electrónicos basado en coincidencias de expresiones regulares o cadenas)
Una verificación de expresiones regulares o cadenas para la verificación de correos electrónicos individual o masiva en Python es lo mínimo que debe implementar.
Todos los servicios, ya sea un verificador de correos electrónicos masivos o una verificación de correos electrónicos en tiempo real, comienzan sus verificaciones de direcciones de correo electrónico confirmando las estructura de estas. Todos los correos electrónicos deben incluir los siguientes componentes:
nombre de usuario
@
Dominio/Nombre de la empresa
.com, .net, .edu, etc.
la parte local
separador
el dominio del correo electrónico
dominio de nivel superior
Si la dirección de correo electrónico que está analizando mediante la verificación de correos electrónicos en Python no consta de estas partes, el verificador de correos electrónicos devolverá un resultado de "no válido".
Además de estas partes, las direcciones de correo electrónico solo pueden constar de ciertos caracteres, números o símbolos para que se consideren válidas. Los caracteres, o la cadena, que componen la dirección de correo electrónico se comparan con la expresión regular de Python. Si algún caracter no coincide con la expresión regular, se considera "no válido".
El uso de este script de Python para la verificación de correos electrónicos es un punto de referencia efectivo para eliminar datos basura o incluso riesgosos que podrían llegar a su base de datos. Al agregar la verificación de correos electrónicos en Python a sus formularios de registro, pantallas de pago o suscripciones a boletines informativos, puede detectar y bloquear automáticamente los correos electrónicos no válidos.
También puede evitar que los atacantes introduzcan algo como una inyección SQL en sus formularios, lo que podría otorgarles acceso por la puerta trasera a su sitio web y base de datos. Puede agregar el script de Python anterior a su sitio como protector de referencia.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que el uso de este script de verificación de correos electrónicos en Python no determinará realmente si un correo electrónico es válido y está en uso. Si bien puede confirmar que utiliza una sintaxis válida, necesita técnicas de validación de correos electrónicos en Python más avanzadas para asegurarse de que sus contactos sean reales.
Técnicas avanzadas de validación de correos electrónicos
Si bien una expresión regular puede confirmar caracteres válidos en una dirección de correo electrónico, debe implementar tácticas adicionales para asegurarse de que la casilla sea real.
Comencemos por determinar si el dominio de correo electrónico descrito en la dirección realmente existe.
Verificación de SMTP en Python
En lugar del ejemplo de código Python anterior, puede recurrir a las bibliotecas de Python para obtener funciones adicionales.
Uno de ellos es smtplib, un módulo que le permite realizar una comprobación de verificación del Protocolo de Transferencia de Correo Simple (SMTP).
SMTP es el protocolo que utilizamos para enviar mensajes de correo electrónico a un dominio de correo electrónico. Si el dominio existe, el servidor receptor usará el Protocolo de acceso a mensajes de Internet (IMAP) para descargar y entregar el mensaje en la casilla del usuario.
A continuación, se muestra un ejemplo de cómo usar smtplib para comprobaciones de SMTP:
Por lo tanto, una verificación de SMTP en Python le permite confirmar la existencia de una casilla sin enviar efectivamente un mensaje de correo electrónico. Este módulo le permite confirmar la validez de un correo electrónico sin riesgo de rebote.
Sin embargo, el inconveniente de un módulo como smtplib es que no es adecuado para la verificación masiva de correos electrónicos. El proceso no solo se ejecutará lentamente o se agotará el tiempo de espera, sino que también es fácil que su dirección IP sea incluida en la lista negra de servicios de prevención de spam como Spamhaus.
Búsquedas de DNS para la validez del dominio
A continuación, es conveniente determinar si la dirección de correo electrónico está configurada para recibir correo. Hay muchos tipos de direcciones de correo electrónico, y algunas están configuradas para enviar correo solamente.
Para recibir correo, el dominio debe tener presente el registro de Mail Exchange (MX) adecuado.
Puede usar otro kit de herramientas como dnspython para realizar consultas y pruebas básicas. A continuación, se muestra un ejemplo que proporcionan para que empiece la búsqueda de un destino MX:
AskPython también proporciona un excelente desglose de búsquedas de DNS que puede usar para interacciones del lado del cliente y del lado del servidor.
Evitar la inclusión en listas grises o prevenir el spam de correo electrónico
El siguiente obstáculo para la validación de correo electrónicos que probablemente encontrará es la prevención del spam de correo electrónico, como la inclusión en listas grises de correo electrónico.
El término "listas grises" es una adaptación de los términos "lista blanca" (una lista de direcciones de correo electrónico permitidas) y "lista negra" o de bloqueo (correos electrónicos rechazados automáticamente). La inclusión en listas grises es el término medio, ya que rechaza temporalmente cualquier mensaje de un remitente desconocido. Este período de rechazo temporal suele durar unos 15 minutos antes de la autorización para que se reciban los mensajes.
Al navegar por la lista gris, los remitentes deben configurar sus servidores de correo para que reintenten la entrega después del período de inclusión en la lista gris a fin de llegar a la casilla de entrada.
Para que usted obtenga resultados precisos, su herramienta de validación de correos electrónicos debe hacer lo mismo. Al igual que con las comprobaciones de SMTP, puede utilizar smtplib para mejorar la precisión de la validación de correos electrónicos en Python. Puede enviar una comprobación al servidor de correo y comprobar si hay respuestas.
Pero tenga en cuenta que smtplib no es infalible, ya que su capacidad para manejar las diferentes respuestas depende en gran medida de la configuración del servidor de correo del destinatario.
Cómo detectar correos electrónicos desechables con la verificación de correos electrónicos en Python
Los correos electrónicos desechables, o correos electrónicos temporales, constituyen otra categoría de direcciones de correo electrónico que pueden afectar sus resultados de validación de correos electrónicos.
Un correo electrónico desechable es una dirección de correo electrónico válida y pasará correctamente las comprobaciones de expresiones regulares o de SMTP en Python. Sin embargo, después de un período, un correo electrónico desechable se autodestruye, lo que hace que la casilla ya no esté disponible. Es fácil adquirir correos electrónicos desechables en su base de datos, a menos que tenga un método para identificar dominios de correo electrónico desechables.
Desafortunadamente, la verificación de correos electrónicos en Python no tiene una forma efectiva de detectar este tipo de dominios. Deberá aprovechar una API de Python para la validación de correos electrónicos que tenga una base de datos sofisticada de dominios desechables a los que hacer referencia durante el proceso de verificación.
Reglas personalizadas de validación de correos electrónicos y gestión de errores
Al realizar una validación de correos electrónicos masiva, inevitablemente se encontrará con varios códigos de error. El servidor de correo electrónico del destinatario puede experimentar problemas inesperados. Hay configuraciones complejas específicas que también pueden obstaculizar su capacidad de verificación.
Por este motivo, necesitaría un validador de correos electrónicos con reglas de validación de correos electrónicos personalizadas para manejar casos específicos. El problema anterior con la inclusión en listas grises es uno de ellos, ya que encontrará un error 450 cuando esté presente. En lugar de reintentar continuamente y arriesgarse a un bloqueo, debe configurar su verificación de correos electrónico en Python para esperar un período antes de realizar otro intento.
Del mismo modo, debe tener en cuenta los límites de velocidad en general al hacer ping a un servidor. Sin establecer límites de velocidad, su herramienta de verificación de correos puede quedar atascada en un bucle sin fin si el servidor del destinatario no responde.
Le conviene evitar esto, ya que se convierte rápidamente en una pérdida de recursos, especialmente al realizar una verificación de correos electrónicos masiva. Debe saber que el servidor no responde para que pueda volver a intentarlo más tarde y validar la siguiente dirección de su lista. Considere la posibilidad de configurar un tiempo de espera utilizando la función socket.setdefaulttimeout().
Cómo usar la integración de ZeroBounce con Python
Todos los problemas a los que inevitablemente se enfrentará con un script básico del verificador de correos electrónico en Python pueden superarse mediante el uso de una plataforma de validación de correos electrónicos específica como ZeroBounce.
En lugar de realizar una verificación masiva de correos electrónicos en Python utilizando sus recursos, ZeroBounce le proporciona una plataforma exclusiva que puede realizar de todo, desde una verificación de expresiones regulares hasta una búsqueda de dominios desechables. Hay un proceso de validación de 9 pasos en total que verifica su dirección de correo electrónico con un 99% de precisión.
Existen dos métodos para validar correos electrónicos con ZeroBounce:
- Suba un archivo o una lista de correos electrónicos a la plataforma - El significado de esto se sobreentiende. Lo único que tiene que hacer es crear una cuenta gratuita, ingresar sus correos electrónicos y obtener un resultado.
- Utilice nuestra API de Python para la validación de correos electrónicos - Utiliza un script más cercano a lo que está acostumbrado, y puede agregarlo a cualquier plataforma o sitio web para la verificación de correos electrónicos en tiempo real.
Ahora puede realizar una llamada a la API desde su navegador mediante el siguiente punto de enlace de la API:
https://api.zerobounce.net/v2/validate?api_key=reemplazarconlasuya&email=valid@example.com&ip_address=156.124.12.145 - Para consultas en la UE
https://api-us.zerobounce.net/v2/validate?api_key=reemplazarconlasuya&email=valid@example.com&ip_address=156.124.12.145 - Para consultas en o cerca de los EE. UU.
Para verificar una dirección de correo electrónico utilizando el script de Python de ZeroBounce para la verificación de correos electrónicos, comience con lo siguiente:
Deberá crear una cuenta de ZeroBounce gratuita para obtener su clave de API. Luego, reemplace "<YOUR_API_KEY>" por su clave de API de ZeroBounce.
Una respuesta exitosa:
Como puede ver, ZeroBounce no solo garantiza la precisión de la validación de correos electrónicos en Python, sino que también mejora su resultado con datos adicionales: información de subestado, antigüedad del dominio, proveedor de SMTP, información del registro MX, nombre y ubicación. Es la forma definitiva de usar una API para la verificación de correos electrónicos.
Puede revisar la lista completa de propiedades JSON de la API de verificación de correos electrónicos en Python de ZeroBounce consultando la documentación completa. También hay contenedores del SDK de Python disponibles para usar.
Limitaciones de la verificación de correos electrónicos en Python
Como se vio anteriormente en esta página, inevitablemente encontrará una serie de problemas si usa una biblioteca tradicional de Python o métodos integrados al validar una dirección de correo electrónico.
Asegúrese de tener en cuenta estos escenarios antes de implementar un verificador de correos electrónicos con Python en su sitio web o plataforma.
Una herramienta de verificación de correos electrónicos en Python es limitada en cuanto a lo que identifica
Aunque Python ofrece más funciones que otros lenguajes, como el ping al SMTP y el manejo de excepciones, no ofrece suficientes datos para determinar el estado real de una dirección de correo electrónico.
Existen numerosos tipos de direcciones de correo electrónico, incluidos los correos electrónicos desechables, trampas de spam, correos electrónicos de abuso, correos catch-all, catch-all basados en roles, etc., que un script básico de la API de verificación de correo electrónico de Python no podrá identificar.
Por otro lado, ZeroBounce identifica con precisión cada tipo de dirección de correo electrónico y genera sistemáticamente menos del 1% de resultados desconocidos. La plataforma se mejora continuamente para manejar todos los tipos de configuraciones de servidor utilizadas por los dominios de correo electrónico populares y los menos conocidos, y puede identificar los siguientes tipos de correo electrónico:
Tipos de correos electrónicos que identifica ZeroBounce
Correos electrónicos
válidos
Correos electrónicos
no válidos
Correos electrónicos
alternativos
Correos electrónicos
desechables
Correos electrónicos
catch-all
Trampas de
spam
Correos electrónicos
de personas que habitualmente marcan mensajes como spam
No enviar mensajes
En los diferentes pasos del proceso de validación, cada dirección de correo electrónico de su lista se someterá a rigurosas comprobaciones para garantizar que esté enviando un correo electrónico a una casilla de entrada segura y válida.
Formas limitadas de evitar las tecnologías antispam
El spam es un problema importante en el mundo del correo electrónico, y una de las principales razones por las que se necesita la validación de correos electrónicos en primer lugar.
En algunos casos, un validador de correos electrónicos básico de Python puede manejar prácticas antispam básicas, como la inclusión en listas grises, mediante el uso de una combinación de ping de dominio y reglas de manejo de excepciones. Sin embargo, no se necesita mucho para que su IP sea incluida en la lista negra si envía demasiadas solicitudes. Además, intentar repetidamente verificar un solo correo electrónico sin una plataforma específica supone una importante pérdida de recursos.
La plataforma de validación de correos electrónicos exclusiva de ZeroBounce maneja meticulosamente los encuentros con herramientas anti-spam y medidas de seguridad como Spamhaus o Fortiguard. Esto es algo con lo que incluso otras plataformas de validación de correos electrónicos tienen dificultades, ya que a menudo arrojan resultados "desconocidos".
Resultados más lentos y bucles que no responden
Otra preocupación que probablemente tenga es la velocidad de validación de correos electrónicos. Si está pensando en usar un script como el anterior para la verificación masiva de correos electrónicos con Python, piénselo de nuevo.
No solo no puede obtener resultados verdaderamente precisos, sino que entre los bucles que no responden y la pérdida de recursos, es casi imposible verificar una lista de correo electrónico extensa de manera efectiva en un tiempo razonable.
En comparación, la API de verificación de correo electrónico en Python de ZeroBounce puede validar rápidamente aproximadamente 100,000 direcciones de correo electrónico en aproximadamente 45 minutos. El proceso de verificación de correos electrónicos puede ser incluso más rápido o un poco más lento, según la complejidad de los dominios de correo electrónico que se encuentren en su lista.
Sin embargo, ese tiempo de procesamiento adicional nunca se pierde, ya que es poco probable que encuentre resultados más precisos con cualquier otra herramienta.
Recursos insuficientes para la verificación masiva de correos electrónicos
En relación con velocidades de procesamiento más lentas, su sistema local no podrá verificar fácilmente una base de datos considerable de clientes o correos electrónicos.
No todos los dominios de correo electrónico son iguales, y muchos pueden ser bastante complejos de validar incluso para un servicio de validación de correos electrónicos competente. Si está intentando validar configuraciones de dominio complicadas, dominios temporales u otros tipos de correo electrónico problemáticos, esto ejercerá una presión significativa en los recursos de su plataforma.
Esto no solo es ineficiente cuando se intenta verificar y validar miles de direcciones de correo electrónico, sino que, además, es probable que el impacto en los recursos ralentice toda la red.
En lugar de esta lucha infructuosa, le recomendamos que valide su base de datos con un servicio de verificación de correo electrónico que tenga recursos específicos para procesar una lista masiva de datos. Esos ingenieros de producto habrán implementado sofisticadas tecnologías patentadas que pueden contribuir a la validación rápida y precisa incluso de los dominios de correo electrónico más complejos.
No hay asistencia exclusiva
Entonces... usted decide implementar un script de Python para la verificación de correos electrónicos en su sitio web. Todo va bien hasta que deja de ir bien.
Su única opción es detenerse, diagnosticar el problema e intentar el método de prueba y error hasta que encuentre una solución.
El uso de una herramienta de verificación de correos electrónicos automatizada como ZeroBounce brinda el beneficio necesario de contar con el respaldo de un equipo de expertos exclusivo. El equipo de programadores y desarrolladores está siempre a su disposición. Cualquier problema inesperado se identifica y resuelve rápidamente, y se implementan constantemente medidas preventivas para garantizar un tiempo de inactividad mínimo o nulo.
Y, si alguna vez no está seguro de algo relacionado con su API de Python para la validación de correos electrónicos, lo único que necesita es un mensaje rápido a cualquier hora del día para que le den una mano.
Ejemplos reales de validación avanzada de correos electrónicos con Python
La validación de correos electrónicos no es solo un servicio de nicho para los expertos en tecnología. Es fundamental para mantener su base de datos limpia y actualizada.
Mantener una lista de correos electrónicos válidos le brinda a su empresa una serie de beneficios, que incluyen
- La capacidad de llegar a la casilla de entrada de un suscriptor
- Mejor capacidad de entrega de correos electrónicos (llegue a la casilla de entrada, no a la carpeta de spam)
- Interacción superior con correos electrónicos
- Más suscriptores que se convierten en clientes
- Mayor retorno de la inversión en correo electrónico
Veamos algunos ejemplos de cómo puede implementar la verificación automatizada de correos electrónico de ZeroBounce usando Python.
Gestione los clientes y las transacciones de comercio electrónico
Proteger los datos de sus clientes no solo es bueno para su empresa; es su responsabilidad legal.
Implementar la verificación de correos electrónicos en tiempo real en los formularios de registro y pago de la cuenta de su tienda de comercio electrónico evitará que los visitantes y los bots le proporcionen datos no válidos o riesgosos.
Lo único que necesita hacer es agregar la API de Python para la validación de correos electrónicos a cualquier página que requiera envío de correo electrónico, y la herramienta hace el resto. Si detecta algo que no sean correos electrónicos válidos, el validador los bloquea y solicita una entrada válida.
Encuentre clientes reales para su plataforma SaaS
Cualquier persona (o cualquier cosa) puede usar un formulario de envío. En particular, si está regalando obsequios o bonificaciones por crear una cuenta en su plataforma, es de esperar que le lleguen datos basura.
En lugar de tener que enfrentar esa molestia, agregue un script de Python para la verificación de correos electrónicos a la página web o formularios de registro de su cuenta. Detectará automáticamente los caracteres no válidos y los dominios no deseados, a la vez que ayudará a los clientes reales a corregir sus entradas.
Usted no quiere cualquier correo electrónico. Esas no son cuentas reales. Desea direcciones de correo electrónico válidas para poder interactuar continuamente con los usuarios de su plataforma y comunicar actualizaciones críticas.
Verifique los contactos en su CRM
Todo el mundo tiene una lista de contactos o una libreta de direcciones. Pero, incluso si está seguro de que está agregando datos válidos ahora, no hay garantía de que sigan siendo válidos más adelante.
Nuestro Informe de degradación de correos electrónicos muestra que cada lista de correo electrónico se degrada casi un 25% anualmente. Si tiene una lista de clientes de 100,000, eso significa que 25,000 son correos electrónicos rebotados.
Manténgase al día con una base de datos limpia verificando sus contactos en cualquier momento. Por ejemplo, Salesforce creó una integración nativa de API que permite a sus usuarios validar cualquier dirección de correo electrónico en su CRM o toda la lista con solo un clic.
Cómo garantizar que los solicitantes sean clientes legítimos
Recibir correos electrónicos no deseados ocasionales de un formulario de inscripción en una cuenta gratuita no es el fin del mundo. Sin embargo, otras formas, como los préstamos o las solicitudes de empleo, son más significativas.
Otro ejemplo: Infinity Software, una plataforma basada en la nube diseñada para prestamistas de dinero, utiliza la validación de correos electrónicos ZeroBounce para verificar los correos electrónicos en las solicitudes de préstamos.
La comunicación relativa a estas transacciones es fundamental, y usted necesita una forma válida de ponerse en contacto con sus solicitantes. Los propios solicitantes también quieren saber si ingresaron mal sus direcciones de correo electrónico para no perderse sus resultados.
Elimine los comentarios irrelevantes y de spam en las publicaciones de su sitio web
¿Tiene un blog o foro popular donde sus visitantes puedan dejar comentarios y enlaces? Es una forma rápida de recoger contenido dañino o enlaces tóxicos que pueden ahuyentar a los visitantes y dañar su SEO.
Garantice la precisión de la validación de correos electrónicos con Python mediante la API de Python para verificar cualquier cuenta utilizando las secciones o hilos de comentarios de su sitio web. Así, a los visitantes o bots no deseados se les hace difícil publicar envíos sin utilizar datos válidos que pueda rastrear para ver su identidad real.
Preparación de una lista de marketing por correo electrónico para campañas
La verificación masiva de correos electrónicos en Python o en cualquier otro lenguaje es el mejor amigo de un especialista en marketing por correo electrónico.
Su objetivo es enviar correos electrónicos de alta calidad a sus suscriptores y clientes para informar, involucrar y convertir. Pero nada de eso es posible si trabajan con una lista de correo no deseado.
Es más: no utilizar las mejores prácticas de marketing por correo electrónico sabotea la entrega general de correos electrónicos. Si no limpia su lista y demasiados correos electrónicos rebotan, todos sus correos electrónicos tendrán dificultades para llegar a la casilla de entrada.
Asegúrese de utilizar una herramienta de verificación de correos electrónicos masiva o una biblioteca de validación de direcciones de correos electrónicos de Python específica para verificar las direcciones de correo electrónico a medida que las adquiere.
Utilice una API de verificación de correo electrónico de Python específica
TL; DR: la verificación de correos electrónicos es una necesidad. Sea cual sea su sector, si su empresa envía correos electrónicos en forma masiva, depende de usted limpiar sus datos para garantizar lo siguiente
- Seguridad del sitio web, la plataforma y el cliente
- Mejores prácticas de marketing por correo electrónico
- Máxima entrega de correos electrónicos
- Protección de la empresa/dominio
- Más participación de los usuarios
- Mejor retorno de la inversión en correo electrónico durante todo el año
Si bien una expresión regular de Python para la validación de correos electrónicos es un excelente punto de partida, pronto encontrará problemas con la precisión, la confiabilidad y la administración de recursos. Ahí es donde el servicio de verificación de correo electrónico en tiempo real de ZeroBounce puede ayudarlo.
¡Cree su cuenta gratuita hoy mismo para probar! Una vez que tenga su clave de API, puede encontrar ejemplos de código de la API de verificación de correo electrónico de Python visitando nuestra página o documentación de la API de validación de correo electrónico.
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Preguntas frecuentes
La forma más rápida de verificar la validez de un correo electrónico es usar una expresión regular de Python para la validación de correos electrónicos, como la siguiente:
import re
def is_valid_email(email):
"""Check if the email is a valid format."""
# Regular expression for validating an Email
regex = r'^[a-z0-9]+[._]?[a-z0-9]+[@]w+[.]w+$'
# If the string matches the regex, it is a valid email
if re.match(regex, email):
return True
else:
return False
# Test the function
emails = ["test@example.com", "invalid-email.com", "another.test@example.co.uk"]
for email in emails:
if is_valid_email(email):
print(f"'{email}' is a valid email address.")
else:
print(f"'{email}' is an invalid email address.")
Sin embargo, una verificación de expresiones regulares simplemente valida el formato del correo electrónico y no incluye verificaciones vitales como SMTP o ping de dominio, búsquedas de registros de DNS o verificaciones de dominios desechables. Para ello, debe utilizar una plataforma de validación de correos electrónicos específica que admita verificaciones adicionales.
Un patrón de expresión regular que puede usar para la validación de correos electrónicos en Python es: regex = r'^[a-z0-9]+[\._]? [a-z0-9]+[@]\w+[.] \w+$'
Para verificar la existencia de un correo electrónico, debe realizar una serie de comprobaciones, incluidas las comprobaciones de expresiones regulares para detectar errores de sintaxis, comprobaciones de SMTP para la verificación de dominios y usuarios, y búsquedas de DNS para asegurarse de que el correo electrónico esté configurado correctamente. Las búsquedas adicionales, como las comprobaciones de dominios desechables o de trampas de spam, también son útiles para evitar direcciones de correo electrónico temporales y riesgosas.
Una expresión regular de Python es una excelente manera de verificar rápidamente la sintaxis y la estructura de una dirección de correo electrónico. Esto garantiza que el correo electrónico esté conformado por los componentes adecuados y no utilice caracteres no permitidos. Sin embargo, tenga en cuenta que una comprobación de expresiones regulares de Python no comprueba los registros SMTP, MX o DNS, todos los cuales son necesarios para que una dirección de correo electrónico reciba un mensaje de correo electrónico entrante.
