收件人验证：电子邮件验证代码示例
鸟
2020年7月8日
电子邮件
1 min read
关键要点
Data-driven validation, not guesswork. Bird’s (formerly SparkPost’s) Recipient Validation uses billions of real delivery and engagement events to determine whether an email address is valid, risky, undeliverable, or contains a typo.
Smarter than syntax checks. Unlike traditional regex-based tools, this model uses real-world data to classify deliverability and even suggests corrections with a “did_you_mean” feature.
Real-time integration. Validate email addresses directly within your sign-up forms, CRMs, or bulk lists via the /recipient-validation/single/ API endpoint.
Developer-first examples. Working code snippets are available in multiple programming languages — including Python, Node.js, PHP, Go, C#, Ruby, Java, Rust, and more — to make integration simple.
Security best practice. API keys should always be stored server-side (never exposed in client-side code), using environment variables such as SPARKPOST_API_KEY.
Beyond validation. Combine Recipient Validation with webhook consumers or Azure Functions to build scalable, serverless verification workflows for production use.
Continuous improvement. Developers are encouraged to contribute examples in other languages, ensuring global accessibility across ecosystems.
Q&A Highlights
What is Recipient Validation?
It’s Bird’s API-powered email validation system that classifies addresses as valid, risky, neutral, undeliverable, or typo, leveraging data from billions of real-world delivery events.
How does it differ from basic syntax validation?
Traditional validators check only format; Bird’s system evaluates live data such as bounce rates, engagement metrics, and deliverability patterns to make smarter predictions.
What kind of information does the API return?
Each validation response includes:
Status classification (valid, risky, etc.)
Reason code (why an address is flagged)
Optional “did_you_mean” correction for typos
Metadata like pricing, country, and status reason fields
Can I validate emails in bulk?
Yes. You can upload entire lists in the web app or use the API to validate single addresses programmatically as part of your workflow.
Which programming languages are supported?
Code examples are available for more than a dozen languages — including Python, Node.js, PHP, Go, C#, Java, Rust, and Perl — covering both modern and legacy systems.
Where should I store my API key?
Always keep it server-side using an environment variable like
SPARKPOST_API_KEY. Never embed it in client-side scripts or browser code.Can this be integrated into automated workflows?
Absolutely. You can use Bird’s Flow Builder or Azure Functions to validate addresses in real time before triggering downstream automation, such as confirmation emails or CRM updates.
Why should businesses care about validation accuracy?
High-quality validation improves sender reputation, prevents bounces, and boosts campaign ROI by ensuring every message reaches a valid inbox.
What’s next for developers?
Bird invites community contributions for new language examples and improvements to existing ones, helping expand validation accessibility worldwide.
SparkPost 收件人验证现在适用于现有 SparkPost 客户和新的非发送客户。它每天对数十亿次退信、投递和参与事件进行强大的数据驱动分析，用以训练我们的算法，为您带来市场上最强大的数据驱动电子邮件验证工具之一，让您能够更智能地发送电子邮件。
SparkPost Recipient Validation 现已同时向现有 SparkPost 客户和新的非发送客户提供。它每天对数十亿次退信、投递和参与事件进行强大的数据驱动分析，以训练我们的算法，为您提供市场上最强大的数据驱动电子邮件验证工具之一，让您的邮件发送更智能。这代表了电子邮件验证技术的最新演变，从简单的语法检查转向复杂的数据驱动方法，提供更准确的结果。
本文将解释如何充分利用您在每个被验证收件人上收到的数据——您将看到我们将地址分类为“有效”、“风险”、“中立”、“无法投递”和“拼写错误”。我们会为您提供“原因”代码以及已知地址拼写错误的“did_you_mean”。
API请求
在 SparkPost 网络应用程序中，您可以拖放整个列表进行验证。您也可以使用API来验证单个地址，这样您就可以将验证直接构建到您的地址输入工作流程中。
前一阵子，我们使用此 API 编写了一个Python 命令行工具。我们讨论了我们应该为其他语言做些什么——于是我们在这里！让我们开始吧。
这个Github 仓库文件夹中有大约十几种不同语言的有效收件人验证 API 调用示例。我们尽量覆盖最流行的适用语言。
通过这些示例的常用方法是：
从环境变量
SPARKPOST_API_KEY中获取您的密钥调用
/api/v1/recipient-validation/single/API 验证收件人接收回包含 JSON 格式数据的响应字符串，其中包含结果
打印出结果
SparkPost 为此处涵盖的部分语言提供库，但不是全部。我们选择编写这些“原生”示例，以便 a) 覆盖更多语言，b) 展示底层代码的简单性，以及 c) 使您能够清楚地看到语言之间的异同。
Bash / Curl
PHP
可靠的PHP有几种不同的方法来进行HTTPS API调用。在这里，我们选择使用curl_setopt和curl_exec一起使用。
如果您更喜欢HTTP_Request2或pecl_http，那么Postman有一个内置的代码生成器，您可以使用它来创建类似的示例——只需设置一个工作中的GET请求并使用“Code”按钮。
Python
这使用了广受欢迎的requests模块，该模块是高级的，因此易于使用。此示例检查返回的状态代码，将结果JSON转换回Python字典对象，并打印结果对象，而不仅仅是一个字符串。
如果您更喜欢内置的http.client库，Postman也可以为其生成代码；这不会长很多。
去
Go 努力追求“唯一正确的方法”这一理念；在这种情况下，使用内置的“电池包含”库 net/http，encoding/json 等。
长度主要是由于到处都有显式错误检查子句 if err != nil {} (无例外 笑）。
我们还声明了带有字段标签的结果对象结构，以使我们能够“反序列化”返回的 JSON 字符串。我们覆盖“results”和“errors”标签以允许两种返回类型。
我喜欢 Go 的速度、类型安全性和清晰性，尽管代码比我们之前的示例更长。
C#
我对 C# 不太熟悉——对我来说，它看起来更像 Java，而不是 C。我能够根据请求库 System.Net.Http 中显示的示例把这个组合在一起。
如果你更喜欢的话，Postman 可以使用 RestSharp 自动生成示例代码。
Java
我之前没有用Java编写过任何严肃的东西，但通过遵循SparkPost library用于其他GET调用的通用方法，很容易将其拼凑在一起。
顺便说一句，使用VS Code作为我的编辑器/调试器对这里的所有语言都非常有效，为我提供了语法高亮、调试器步进/变量查看等功能。The InputStreamReader和BufferedReader构造与Go类似（我假设是Go复制的）。
C / C++
这是一次回忆之旅，因为我在 1990 年代写了很多 C 代码，其中一些代码仍然在某个地方的电信网络中运行。由于C 的历史早于现代网络，因此库支持是手动任务，这并不令人惊讶。我们需要下载（并编译）Libcurl 的最新版本，并链接到一个 OpenSSL 库 - 请参阅README了解实际步骤。
与现代语言相比，这感觉工作量很大，尤其是当 Go（或 Lua，或 Python，或其他任何语言）对这类任务来说已经足够快时。
即使在经历了以前的战斗留下的伤痕之后，我也忘记了的另一件事是内存分配的可怕性！为了简化示例，我预分配了 1024 个字符的 URL 字符串长度，并在合并电子邮件地址之前（使用strlen）检查长度（使用strcat）。
我们以同样的方式处理带有连接 API 密钥的授权字符串..即使我们知道有效的 API 密钥永远不会太长..这也不是保护措施！来自环境变量的用户输入可以是任何内容。您必须防御性编程。
一个更复杂的开发人员可能会使用malloc而不是堆栈变量分配，并计算连接字符串需要的长度。考虑这种额外的复杂性让我左侧二极管疼痛；这让我想起 C 程序员每天面临的风险，努力避免缓冲区溢出和意外的副作用。 这将我们带到..
Lua
Lua 以其与 C 代码的容易共存而闻名，在 SparkPost，我们广泛使用 Lua用于我们的 Momentum 本地 MTA 内的策略定制。你也可以将其用作独立的脚本语言，这也很好。
使用 Lua 5.3 和luarocks包管理器，我们使用库luasocket和luasec。展示其 C 集成遗产，我们链接到我们的本地 OpenSSL 库。luarocks 安装过程调用gcc编译器（或您正在使用的任何 C 编译器），因此添加新库需要一些时间。
Lua 代码非常简单。字符 — 表示注释。函数https.request提供多个返回值（有点像 Python 和 Go）。字符串连接是通过运算符 .. 完成的（而不是 Python 中的 +）。
此调用的响应体通过 'ltn12' 模块处理 - 参见Lua wiki 页面关于过滤器、来源和接收器。这使得可以有效地处理可能以多个“块”返回的数据。正如那篇文章所解释的：
表工厂创建一个存储接收到的数据到表中的接收器。稍后可以使用 table.concat 库函数将这些数据有效地连接成一个单一字符串。
我们的示例只是连接表 t 并输出；你可以使用一个过滤器来执行更多的处理。
Perl
虽然Perl因其单行代码而闻名，但这不是其中之一。 Perl 是为非常快速的文档搜索和修改而设计的，但实际上能做的远远不止这些。我曾经用 Perl 编写了一个完整的库存控制套件。想想看。不论如何……
这个脚本使用了 LWP::UserAgent 和 HTTP::Request，并根据你希望查看输出的方式可选地使用 JSON 和 Data::Dumper 包。与此页面上的所有其他脚本一样，你应预先设置一个环境变量 SPARKPOST_API_KEY 为你生成的 API 密钥，该密钥包括收件人验证功能。这个脚本硬编码了 $recipient = ‘test@gmail.com’，但你可以轻松添加命令行输入或从文件中读取。
在所有变量都填充完毕后，我们使用 GET 参数加载一个 HTTP:Request，并将其发送到 LWP:UserAgent。所产生的“消息”是电子邮件验证测试的结果，以数组形式呈现。你可以使用 JSON 和 DUMPER 显示结果，或者只是将数组传递给其他处理。
VB.net
Visual Basic不是可视化的，也不是基础的（恕我直言），但它在TIOBE语言指数中排名第六，所以我们来看看。
有其他方式可以做到这一点，但最简单的成功路径是使用Windows平台中的Visual Studio SDK。启动Visual Studio，开始一个新项目，选择Visual Basic，然后选择console.app。一定要使用VB版本，而不是C#版本——在SDK中很容易错过这一点。
此时，您可以手动编辑行或从这里复制粘贴代码到VS中，并节省大量时间。为了使此代码正常工作，您需要添加一个Windows环境变量。最简单的方法是打开命令提示符并像这样使用setx.exe：
在Windows 10中，这将应用于您的用户环境，但在当前命令会话中不会立即可用，因此使用“set”进行测试将不起作用，但它将对代码可用。如果您构建并执行repo中包含的代码，您将看到验证结果。对于需要大规模验证电子邮件地址的生产webhook消费者的开发者，我们的Azure Functions webhook consumer guide展示了如何构建可以有效处理验证工作流程的无服务器解决方案。
Rust
Rust 是一种用于系统和网络服务编程的语言，专注于性能、安全性和并发性。正如Wikipedia所说，Rust 自 2016 年以来一直是 Stack Overflow 开发者调查中“最受喜爱的编程语言”。
我们的 Github 仓库中的 Rust 代码使用 reqwest 库和 tokio 异步，类似于Rust Cookbook 中的示例。（这不是拼写错误，reqwest 库名就是这样拼写的）。我们已经包含了一个 Cargo 包管理器配置文件，因此您可以使用以下命令构建并运行：
这将编译包为可执行代码，并运行它：
代码使用 std:env 读取 SPARKPOST_API_KEY 环境变量。 一个匹配子句处理密钥未定义的情况。如果一切正常，将创建一个新的 reqwest::Client 并发出异步调用，随后是 .await?（请参阅reqwest 文档）。 异步而不是简单的阻塞调用似乎是设置请求标头所必需的。根据这个示例，使用第二个 .await? 读取响应体文本。
总结
在本文中，我们已经通过多种语言展示了Recipient Validation代码示例。 以下是我们对您的请求。
如果您认为我们遗漏了您喜欢的语言，请告知我们。 我们可能没有像The Fibonacci Project那么多的例子，但我们很乐意添加更多。 同样，如果您认为我们的示例可以改进，请告知我们！
