Parseo de correos con Python explicado paso a paso por Q2BSTUDIO, empresa especialista en desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad

Este proyecto organiza la lógica en cuatro módulos principales: emlgen/io_utils.py para lectura y escritura de mensajes EML garantizando CRLF correcto, emlgen/ids.py para generar identificadores como GUID, Message ID y boundaries, emlgen/transform.py para analizar partes, recolectar tokens y aplicar reemplazos e inyecciones de texto, y emlgen/cli.py para orquestar la generación por lotes desde línea de comandos

io_utils ofrece read_eml que parsea el archivo en modo binario con BytesParser y write_eml que vuelca el mensaje usando BytesGenerator con policy SMTP y crea las carpetas necesarias

ids contiene utilidades como new_guid que devuelve un uuid4, new_message_id que crea un Message ID con dominio configurable, boundary que genera un boundary único con un prefijo identificable y ts_compact que produce una marca temporal compacta para renombrado de adjuntos

transform implementa funciones como get_boundary que obtiene el boundary desde la cabecera Content-Type, set_boundary para multipart, walk_leaf_parts para iterar partes no multipart, collect_tokens que extrae Message ID, Message ID sin signos de menor y mayor, ConversationID desde X-Header-ConversationID, Boundary y nombres de archivo; rename_attachment_headers para actualizar filename y name en las cabeceras de adjuntos; replace_text_payload para decodificar la carga, aplicar un mapa de reemplazo y volver a codificar en base64 cuando procede; e inject_text para añadir contenido HTML o texto plano en las partes de cuerpo evitando duplicidades mediante un marcador interno

El flujo de generación en cli incluye build_replace_map que mapea valores antiguos a nuevos, generate_one que clona la plantilla, genera nuevos identificadores, reemplaza cabeceras y payloads, renombra adjuntos y opcionalmente inyecta texto, y main que acepta argumentos como input, count, out, domain y opciones de inyección y escribe un manifiesto CSV con los metadatos

Con esta herramienta se crean lotes de correos para pruebas, anonimización, validación de flujos y pruebas de integridad de adjuntos. Un ejemplo de uso desde la terminal es ejecutar python -m emlgen.cli --input sample.eml --count 100 --out out/batch_0100 y opcionalmente inyectar contenido en HTML antes del cierre del body

Casos de uso típicos incluyen testing de plataformas de correo, pipelines de datos que necesitan muestras EML, validaciones de extractores y generación de cargas de prueba para servicios que procesan mensajes. La capacidad de renombrar adjuntos y actualizar ConversationID y Message ID facilita pruebas repetibles y evita colisiones

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