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# imessage_conversations() / imessage_messages()

> 下载 iMessage 会话和消息数据

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

下载从 Epstein 档案中恢复的 iMessage 数据，并按会话（联系人）和单条消息划分。

## 示例

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

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

# 特定对话中的所有消息
ghislaine = messages[messages.conversation_slug == "ghislaine-maxwell"]

# Epstein 发送的消息
sent = messages[messages.sender == "me"]

# 将消息与对话元数据进行关联
merged = messages.merge(
    convos[["slug", "name"]],
    left_on="conversation_slug",
    right_on="slug",
    how="left"
)
```

## 会话列

| Column | Type | Description |
| - | - | - |
| `id` | int | 唯一会话 ID |
| `slug` | string | URL 安全的会话标识符 |
| `name` | string | 联系人姓名 |
| `bio` | string | 联系人简介/描述 |
| `photo` | string | 联系人照片 URL |
| `last_message` | string | 最后一条消息预览 |
| `last_message_time` | string | 最后一条消息的时间戳 |
| `pinned` | bool | 该会话是否置顶 |
| `confirmed` | bool | 联系人身份是否已确认 |
| `source_files` | json | 用于提取该会话的源文件 |
| `message_count` | int | 该会话中的消息总数 |

## 消息列

| 列 | 类型 | 描述 |
| - | - | - |
| `id` | string | 唯一消息 ID（`{slug}#{index}`） |
| `conversation_slug` | string | 指向会话的外键（slug） |
| `message_index` | int | 消息在会话中的顺序 |
| `text` | string | 消息文本内容 |
| `sender` | string | `me`（Epstein）或 `them`（联系人） |
| `time` | string | 原始时间戳字符串 |
| `timestamp` | timestamp | 解析后的时间戳 |
| `source_file` | string | 该消息提取自的源文件 |
| `sender_name` | string | 发送方显示名称 |

## 直接链接

```
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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