Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Список сообщений Gmail в одном запросе?

В API поиска Gmail обнаружена ошибка. что делает бесполезным листинг/поиск сообщений электронной почты. Короче говоря, HTTP-запрос возвращает идентификатор сообщения и фрагмент. Нет других полей, таких как отправитель, дата или тема.

Есть ли другой способ/API для просмотра/поиска сообщений/потоков Gmail в одном HTTP-запросе?

Я не могу использовать библиотеки Google, мне нужно чистое решение rest/http.

gmail gmail-api
10.07.2016

  • Не ошибка. Этот ответ может дать некоторые подсказки. 10.07.2016
  • @Tholle Должно быть, я что-то упускаю, я не вижу никакого смысла. К вашему сведению, API не возвращает полезную нагрузку. 11.07.2016
  • Я исправляюсь, я неправильно понял. Я прошу прощения. Вы не можете получить всю необходимую информацию в одном запросе: вам нужно перечислить идентификаторы сообщений, как вы указали, а затем получить каждое сообщение отдельно. Вы можете сделать это за 2 запроса, используя пакетные запросы. 11.07.2016
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..