> ## Documentation Index
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# Início rápido

> Obtenha dados em 30 segundos

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

## Python (recomendado)

Nenhuma instalação necessária — usa dependências inline via [PEP 723](https://peps.python.org/pep-0723/) com [`uv`](https://docs.astral.sh/uv/).

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

# Visualização somente de rede (sem corpo de texto, muito menor)
uv run clients/python/jmail.py emails --slim --head 10

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

Ou use como uma biblioteca:

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

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

## DuckDB (sem download)

Consulte arquivos Parquet diretamente via HTTP — nada para instalar além do 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 Direto

Baixe qualquer conjunto de dados diretamente:

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

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

## O que vem a seguir?

> **[Navegar pelos conjuntos de dados](https://jmail.world/docs/pt-BR/datasets.md)**
>
> Veja todos os conjuntos de dados disponíveis e seus esquemas.

> **[Referência do cliente Python](https://jmail.world/docs/pt-BR/python-client.md)**
>
> Documentação completa do cliente, incluindo cache, opções e interface de linha de comando.


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