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

## Python (推荐)

无需安装——使用 [PEP 723](https://peps.python.org/pep-0723/) 内联依赖，并通过 [`uv`](https://docs.astral.sh/uv/) 运行。

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

# 仅网络视图(无正文内容,体积更小)
uv run clients/python/jmail.py emails --slim --head 10

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

或者将其作为库使用：

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

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

## DuckDB (零下载)

直接通过 HTTP 查询 Parquet 文件——无需安装除 DuckDB 之外的任何东西：

```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;
```

## 直接下载

你可以直接下载任意数据集：

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

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

## 下一步？

> **[浏览数据集](https://jmail.world/docs/zh/datasets.md)**
>
> 查看所有可用数据集及其架构。

> **[Python 客户端参考](https://jmail.world/docs/zh/python-client.md)**
>
> 完整的客户端文档，涵盖缓存、选项和命令行界面。


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