> ## Documentation Index
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# Guida rapida

> Ottieni i dati in 30 secondi

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

## Python (consigliato)

Nessuna installazione necessaria -- utilizza dipendenze inline secondo [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 rete (senza corpo del testo, molto più piccola)
uv run clients/python/jmail.py emails --slim --head 10

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

Oppure utilizzalo come libreria:

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

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

## DuckDB (senza download)

Interroga i file Parquet direttamente via HTTP -- non devi installare nulla oltre a 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;
```

## Download diretto

Scarica direttamente qualsiasi dataset:

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

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

## Prossimi passi

> **[Esplora i dataset](https://jmail.world/docs/it/datasets.md)**
>
> Visualizza tutti i dataset disponibili e i rispettivi schemi.

> **[Riferimento per il client Python](https://jmail.world/docs/it/python-client.md)**
>
> Documentazione completa del client con caching, opzioni e interfaccia a riga di comando (CLI).


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