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# imessage_conversations() / imessage_messages()

> iMessage の会話およびメッセージ データのダウンロード

```python theme={null}
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

```python theme={null}
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
```


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