如何从 Microsoft PST 文件中使用 Python 和 pypff 提取电子邮件元数据？

从 Microsoft PST 文件中使用 Python 和 pypff 提取元数据

简介

Microsoft Outlook PST 文件包含大量与电子邮件相关的元数据，如发件人、收件人、主题、时间戳和电子邮件内容。提取这些信息对于数据分析、电子邮件取证和个人存档至关重要。本指南将介绍如何使用 Python 和 pypff 库从 PST 文件中有效提取元数据。

步骤

导入库

import pypff
import pandas as pd

打开 PST 文件

pst = pypff.file()
pst.open("PathTo.pst")

提取元数据

递归遍历文件夹

def parse_folder(base):
    messages = []
    for folder in base.sub_folders:
        if folder.number_of_sub_folders:
            messages += parse_folder(folder)
        print(folder.name)
        for message in folder.sub_messages:
            print(message.transport_headers)
            messages.append({
                "subject": message.subject,
                "sender": message.sender_name,
                "recipients": message.recipients,  # 提取收件人信息
                "datetime": message.client_submit_time,
                "content": message.body,  # 提取电子邮件内容
            })
    return messages

获取根文件夹并提取所有元数据

root = pst.get_root_folder()
messages = parse_folder(root)

导出数据

转换为 DataFrame

df = pd.DataFrame(messages)

保存到 CSV 文件

df.to_csv("extracted_metadata.csv", index=False)

注意事项

• 确保安装了 pypff 库。
• PST 文件可能较大，打开和解析需要时间。
• 提取的电子邮件内容可能包含 HTML 或其他格式。

结论

通过使用 pypff 库和 Python，可以轻松高效地从 PST 文件中提取电子邮件元数据。通过遵循本指南中的步骤，你可以快速获取发件人、收件人、主题、时间戳和电子邮件内容，从而满足你的数据分析或存档需求。

常见问题解答

1. 如何处理大型 PST 文件？

   • 使用 pypff 库的增量解析功能，避免一次性加载整个文件。

2. 如何提取附件？

   • pypff 不支持提取附件，你需要使用其他工具或库。

3. 如何提取电子邮件正文中的 HTML 内容？

   • 使用 message.body_html 属性获取 HTML 内容。

4. 如何自定义提取的元数据字段？

   • pypff 提供了丰富的 API，允许你提取各种元数据字段。

5. 提取电子邮件元数据对数据安全有什么影响？

   • 提取元数据不会影响 PST 文件或其内容的安全性。