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# photos()

> Scarica i metadati delle foto

```python theme={null}
client.photos() -> pd.DataFrame
```

Scarica i metadati delle foto, inclusi i nomi dei file, le dimensioni e le descrizioni generate dall'IA.

## Restituisce

`pd.DataFrame` con i metadati delle foto.

## Esempio

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

client = JmailClient()
photos = client.photos()

# Foto con descrizioni che menzionano "pool"
pool = photos[photos.image_description.str.contains("pool", case=False, na=False)]
```

## Colonne

| Colonna | Tipo | Descrizione |
| - | - | - |
| `id` | int | ID univoco della foto |
| `source` | string | Identificatore della sorgente |
| `release_batch` | string | Volume/batch |
| `original_filename` | string | Nome del file originale |
| `content_type` | string | tipo MIME |
| `width` | int | Larghezza dell'immagine in pixel |
| `height` | int | Altezza dell'immagine in pixel |
| `image_description` | string | Descrizione generata dall'IA |

## URL diretti

```
https://data.jmail.world/v1/photos.parquet
https://data.jmail.world/v1/photos.ndjson.gz
```


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