> ## Documentation Index
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# Démarrage rapide

> Récupérez des données en 30 secondes

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

## Python (recommandé)

Aucune installation n'est nécessaire -- utilise des dépendances inline [PEP 723](https://peps.python.org/pep-0723/) avec [`uv`](https://docs.astral.sh/uv/).

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

# Vue réseau uniquement (sans corps de texte, beaucoup plus léger)
uv run clients/python/jmail.py emails --slim --head 10

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

Ou utilisez-le comme bibliothèque :

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

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

## DuckDB (sans téléchargement)

Interrogez directement des fichiers Parquet sur HTTP — rien à installer au-delà 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;
```

## Téléchargement direct

Téléchargez n'importe quel jeu de données :

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

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

## Et ensuite ?

> **[Parcourir les jeux de données](https://jmail.world/docs/fr/datasets.md)**
>
> Consultez tous les jeux de données disponibles et leurs schémas.

> **[Référence du client Python](https://jmail.world/docs/fr/python-client.md)**
>
> Documentation complète du client avec mise en cache, options et interface en ligne de commande.


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