当然，我可以为你提供一个示例代码来帮助用户实现这个功能。不过需要注意的是，Foxmail 并不是一个标准的电子邮件客户端库，因此我们无法直接使用 Python 库来操作 Foxmail 数据库。但是我们可以假设邮件数据存储在一个文件中（例如 JSON 或 CSV 文件），这样我们就可以读取和处理这些数据。

下面是一个示例代码，它将读取一个包含邮件信息的 JSON 文件，并根据提供的日期范围过滤这些邮件：

```python
import json
from datetime import datetime

def filter_emails_by_date(start_date, end_date, email_file_path):
# 将输入字符串转换为日期对象
start_date = datetime.strptime(start_date, '%Y-%m-%d')
end_date = datetime.strptime(end_date, '%Y-%m-%d')

# 读取邮件数据文件（假设是一个 JSON 文件）
with open(email_file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
emails_data = json.load(file)

filtered_emails = []

for email in emails_data['emails']:
email_date = datetime.strptime(email['date'], '%Y-%m-%d')

if start_date <= email_date <= end_date:
filtered_emails.append(email)

return filtered_emails

if __name__ == "__main__":
# 示例参数
start_date = '2023-01-01'
end_date = '2023-12-31'
email_file_path = 'emails.json'

# 获取过滤后的邮件
filtered_emails = filter_emails_by_date(start_date, end_date, email_file_path)

# 将结果以 JSON 格式打印出来
print(json.dumps(filtered_emails, ensure_ascii=False, indent=4))
```

假设 `emails.json` 文件的内容如下：

```json
{
"emails": [
{
"subject": "会议通知",
"from": "admin@example.com",
"to": "user@example.com",
"date": "2023-05-15"
},
{
"subject": "周末聚餐邀请",
"from": "friend@example.com",
"to": "user@example.com",
"date": "2023-07-20"
},
{
"subject": "年终总结报告",
"from": "boss@example.com",
"to": "user@example.com",
"date": "2024-01-10"
}
]
}
```

运行上述代码后，将输出在指定日期范围内的邮件信息。

请注意，在实际应用中，你需要根据 Foxmail 的数据存储方式对文件读取和解析部分进行相应的调整。如果 Foxmail 使用的是其他格式的数据存储（如 SQLite 数据库），你可能需要使用相关数据库操作库来进行查询和过滤。