> ## Documentation Index
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# Inicio rápido

> Obtén datos en 30 segundos

![Jmail](https://mintcdn.com/jmail/F-FAi3RZzojcIyie/images/jmail-app.png?fit=max\&auto=format\&n=F-FAi3RZzojcIyie\&q=85\&s=3d45d0246f3c69c7024d9a467fcfad28)

## Python (recomendado)

No requiere instalación: usa dependencias en línea de [PEP 723](https://peps.python.org/pep-0723/) con [`uv`](https://docs.astral.sh/uv/).

```bash theme={null}
# Show first 5 emails
uv run clients/python/jmail.py emails --head 5

# Vista solo de red (sin cuerpo del mensaje, mucho más pequeña)
uv run clients/python/jmail.py emails --slim --head 10

# List all dataset URLs
uv run clients/python/jmail.py urls
```

O bien úsalo como biblioteca:

```python theme={null}
from jmail import JmailClient

client = JmailClient()
df = client.emails(slim=True)
print(df.head())
```

## DuckDB (sin descargas)

Consulta archivos Parquet directamente vía HTTP; no necesitas instalar nada aparte de DuckDB.

```sql theme={null}
SELECT sender, COUNT(*) as n
FROM read_parquet('https://data.jmail.world/v1/emails-slim.parquet')
GROUP BY sender ORDER BY n DESC LIMIT 20;
```

## Descarga directa

Descarga cualquier conjunto de datos directamente:

```bash theme={null}
# Parquet
curl -O https://data.jmail.world/v1/emails-slim.parquet

# NDJSON (comprimido con gzip)
curl -O https://data.jmail.world/v1/emails-slim.ndjson.gz
```

## Próximos pasos

> **[Explorar conjuntos de datos](https://jmail.world/docs/es/datasets.md)**
>
> Ver todos los conjuntos de datos disponibles y sus esquemas.

> **[Referencia del cliente de Python](https://jmail.world/docs/es/python-client.md)**
>
> Documentación completa del cliente con caché, opciones e interfaz de línea de comandos.


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