imessage_conversations() / imessage_messages() - Jmail Data API

client.imessage_conversations() -> pd.DataFrame
client.imessage_messages() -> pd.DataFrame

Epstein アーカイブから復元された iMessage データを、会話（連絡先）と個々のメッセージに分割した形でダウンロードします。

例

from jmail import JmailClient

client = JmailClient()
convos = client.imessage_conversations()
messages = client.imessage_messages()

# All messages from a specific conversation
ghislaine = messages[messages.conversation_slug == "ghislaine-maxwell"]

# Messages sent by Epstein
sent = messages[messages.sender == "me"]

# メッセージと会話のメタデータを結合
merged = messages.merge(
    convos[["slug", "name"]],
    left_on="conversation_slug",
    right_on="slug",
    how="left"
)

会話のカラム

列名	型	説明
`id`	int	一意の会話 ID
`slug`	string	URL セーフな会話識別子
`name`	string	連絡先名
`bio`	string	連絡先の略歴／説明
`photo`	string	連絡先の写真 URL
`last_message`	string	最後のメッセージのプレビュー
`last_message_time`	string	最後のメッセージのタイムスタンプ
`pinned`	bool	会話がピン留めされているかどうか
`confirmed`	bool	連絡先の本人性が確認されているかどうか
`source_files`	json	この会話が抽出されたソースファイル
`message_count`	int	この会話内のメッセージ総数

メッセージ列

Column	Type	Description
`id`	string	一意のメッセージ ID (`{slug}#{index}`)
`conversation_slug`	string	会話への外部キー（slug）
`message_index`	int	会話内でのメッセージの位置
`text`	string	メッセージ本文
`sender`	string	`me`（Epstein）または `them`（連絡先）
`time`	string	元のタイムスタンプ文字列
`timestamp`	timestamp	パース済みのタイムスタンプ
`source_file`	string	このメッセージが抽出された元のソースファイル
`sender_name`	string	送信者の表示名

直接アクセスURL

https://data.jmail.world/v1/imessage_conversations.parquet
https://data.jmail.world/v1/imessage_conversations.ndjson.gz
https://data.jmail.world/v1/imessage_messages.parquet
https://data.jmail.world/v1/imessage_messages.ndjson.gz