gmail-to-sqlite 的安装和配置教程
2025-05-12 10:35:44作者:盛欣凯Ernestine
1. 项目基础介绍和主要编程语言
gmail-to-sqlite 是一个开源项目,它的主要目的是将 Gmail 邮件数据导出到 SQLite 数据库中。这样,用户可以更方便地进行数据分析和备份。该项目主要使用 Python 编程语言开发。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用以下技术和框架:
- Python:作为主要的开发语言。
- Google API:用于访问 Gmail 数据。
- SQLite:作为存储导出数据的数据库系统。
- SQLAlchemy:一个 SQL 工具包和对象关系映射(ORM)框架,用于处理数据库操作。
- Click:一个用于编写命令行接口的 Python 库。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装和配置 gmail-to-sqlite 之前,请确保您的系统中已安装以下软件和依赖:
- Python(版本 3.6 或更高)
- pip(Python 包管理器)
- Google API Python 客户端库
安装步骤
-
克隆项目仓库
打开命令行工具,执行以下命令克隆项目到本地:
git clone https://github.com/marcboeker/gmail-to-sqlite.git cd gmail-to-sqlite -
安装依赖
在项目目录中,使用 pip 安装项目所需的 Python 包:
pip install -r requirements.txt -
配置 Google API
在使用
gmail-to-sqlite之前,您需要设置 Google API 访问权限:- 访问 Google Cloud Console 并创建一个新项目。
- 启用 Gmail API。
- 创建 OAuth 2.0 客户端 ID 和客户端密钥,并下载 JSON 文件。
- 将 JSON 文件放置在项目目录中,并重命名为
credentials.json。
-
授权应用程序
在命令行中,运行以下命令来授权应用程序访问您的 Gmail 帐户:
python auth.py按照屏幕上的提示完成授权过程。
-
导出邮件数据
授权完成后,您可以使用以下命令开始导出邮件数据到 SQLite 数据库:
python export.py根据需要,您可以使用不同的命令行选项来自定义导出过程。
按照以上步骤,您应该能够成功安装和配置 gmail-to-sqlite 项目,并开始导出您的 Gmail 数据。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
744
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134