Работа с историческими данными

History API позволяет вашему приложению выполнять массовые операции в фитнес-магазине: чтение, вставка, обновление и удаление исторических данных о здоровье и самочувствии. Используйте History API, чтобы сделать следующее:

  • Читайте данные о здоровье и самочувствии, которые были вставлены или записаны с помощью других приложений.
  • Импортируйте пакетные данные в Google Fit.
  • Обновите данные в Google Fit.
  • Удалите исторические данные, которые ваше приложение ранее сохраняло.

Чтобы вставить данные, содержащие метаданные сеанса, используйте Sessions API .

Чтение данных

В следующих разделах рассказывается, как читать различные виды сводных данных.

Читайте подробные и сводные данные

Чтобы прочитать исторические данные, создайте экземпляр DataReadRequest .

Котлин

// Read the data that's been collected throughout the past week.
val endTime = LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault())
val startTime = endTime.minusWeeks(1)
Log.i(TAG, "Range Start: $startTime")
Log.i(TAG, "Range End: $endTime")

val readRequest =
    DataReadRequest.Builder()
        // The data request can specify multiple data types to return,
        // effectively combining multiple data queries into one call.
        // This example demonstrates aggregating only one data type.
        .aggregate(DataType.AGGREGATE_STEP_COUNT_DELTA)
        // Analogous to a "Group By" in SQL, defines how data should be
        // aggregated.
        // bucketByTime allows for a time span, whereas bucketBySession allows
        // bucketing by <a href="/fit/android/using-sessions">sessions</a>.
        .bucketByTime(1, TimeUnit.DAYS)
        .setTimeRange(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
        .build()

Ява

// Read the data that's been collected throughout the past week.
ZonedDateTime endTime = LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault());
ZonedDateTime startTime = endTime.minusWeeks(1);
Log.i(TAG, "Range Start: $startTime");
Log.i(TAG, "Range End: $endTime");

DataReadRequest readRequest = new DataReadRequest.Builder()
        // The data request can specify multiple data types to return,
        // effectively combining multiple data queries into one call.
        // This example demonstrates aggregating only one data type.
        .aggregate(DataType.AGGREGATE_STEP_COUNT_DELTA)
        // Analogous to a "Group By" in SQL, defines how data should be
        // aggregated.
        // bucketByTime allows for a time span, while bucketBySession allows
        // bucketing by sessions.
        .bucketByTime(1, TimeUnit.DAYS)
        .setTimeRange(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
        .build();

В предыдущем примере используются агрегированные точки данных, где каждая DataPoint представляет количество шагов, пройденных за день. Для этого конкретного варианта использования агрегированные точки данных имеют два преимущества:

  • Ваше приложение и фитнес-магазин обмениваются небольшими объемами данных.
  • Вашему приложению не нужно собирать данные вручную.

Совокупные данные для нескольких типов деятельности

Ваше приложение может использовать запросы данных для получения различных типов данных. В следующем примере показано, как создать DataReadRequest для получения калорий, сожженных для каждого действия, выполненного в указанном диапазоне времени. Полученные данные соответствуют калориям на занятие, как сообщается в приложении Google Fit, где каждое занятие получает свое собственное ведро данных о калориях.

Котлин

val readRequest = DataReadRequest.Builder()
    .aggregate(DataType.AGGREGATE_CALORIES_EXPENDED)
    .bucketByActivityType(1, TimeUnit.SECONDS)
    .setTimeRange(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
    .build()

Ява

DataReadRequest readRequest = new DataReadRequest.Builder()
        .aggregate(DataType.AGGREGATE_CALORIES_EXPENDED)
        .bucketByActivityType(1, TimeUnit.SECONDS)
        .setTimeRange(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
        .build();

После создания экземпляра DataReadRequest используйте метод HistoryClient.readData() для асинхронного чтения исторических данных.

В следующем примере показано, как получить экземпляры DataPoint из DataSet :

Котлин

Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
    .readData(readRequest)
    .addOnSuccessListener { response ->
        // The aggregate query puts datasets into buckets, so flatten into a
        // single list of datasets
        for (dataSet in response.buckets.flatMap { it.dataSets }) {
            dumpDataSet(dataSet)
        }
    }
    .addOnFailureListener { e ->
        Log.w(TAG,"There was an error reading data from Google Fit", e)
    }

fun dumpDataSet(dataSet: DataSet) {
    Log.i(TAG, "Data returned for Data type: ${dataSet.dataType.name}")
    for (dp in dataSet.dataPoints) {
        Log.i(TAG,"Data point:")
        Log.i(TAG,"\tType: ${dp.dataType.name}")
        Log.i(TAG,"\tStart: ${dp.getStartTimeString()}")
        Log.i(TAG,"\tEnd: ${dp.getEndTimeString()}")
        for (field in dp.dataType.fields) {
            Log.i(TAG,"\tField: ${field.name.toString()} Value: ${dp.getValue(field)}")
        }
    }
}

fun DataPoint.getStartTimeString() = Instant.ofEpochSecond(this.getStartTime(TimeUnit.SECONDS))
    .atZone(ZoneId.systemDefault())
    .toLocalDateTime().toString()

fun DataPoint.getEndTimeString() = Instant.ofEpochSecond(this.getEndTime(TimeUnit.SECONDS))
    .atZone(ZoneId.systemDefault())
    .toLocalDateTime().toString()

Ява

Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
        .readData(readRequest)
        .addOnSuccessListener (response -> {
            // The aggregate query puts datasets into buckets, so convert to a
            // single list of datasets
            for (Bucket bucket : response.getBuckets()) {
                for (DataSet dataSet : bucket.getDataSets()) {
                    dumpDataSet(dataSet);
                }
            }
        })
        .addOnFailureListener(e ->
            Log.w(TAG, "There was an error reading data from Google Fit", e));

}

private void dumpDataSet(DataSet dataSet) {
    Log.i(TAG, "Data returned for Data type: ${dataSet.dataType.name}");
    for (DataPoint dp : dataSet.getDataPoints()) {
        Log.i(TAG,"Data point:");
        Log.i(TAG,"\tType: ${dp.dataType.name}");
        Log.i(TAG,"\tStart: ${dp.getStartTimeString()}");
        Log.i(TAG,"\tEnd: ${dp.getEndTimeString()}");
        for (Field field : dp.getDataType().getFields()) {
            Log.i(TAG,"\tField: ${field.name.toString()} Value: ${dp.getValue(field)}");
        }
    }
}


private String getStartTimeString() {
    return Instant.ofEpochSecond(this.getStartTime(TimeUnit.SECONDS))
        .atZone(ZoneId.systemDefault())
        .toLocalDateTime().toString();
}

private String getEndTimeString() {
    return Instant.ofEpochSecond(this.getEndTime(TimeUnit.SECONDS))
            .atZone(ZoneId.systemDefault())
            .toLocalDateTime().toString();
}

Чтение общих данных за день

Google Fit также обеспечивает простой доступ к ежедневному итогу определенного типа данных. Используйте метод HistoryClient.readDailyTotal() , чтобы получить тип данных, указанный вами по состоянию на полночь текущего дня в текущем часовом поясе устройства. Например, передайте этому методу тип данных TYPE_STEP_COUNT_DELTA , чтобы получить общее количество шагов за день. Вы можете передать мгновенный тип данных, который имеет совокупный дневной итог. Дополнительные сведения о поддерживаемых типах данных см. в разделе DataType.getAggregateType .

Google Fit не требует авторизации для подписки на обновления TYPE_STEP_COUNT_DELTA из метода HistoryClient.readDailyTotal HistoryClient.readDailyTotal() , когда этот метод вызывается с использованием учетной записи по умолчанию и не указаны области действия. Это может быть полезно, если вам нужны данные шагов для использования в областях, где вы не можете отобразить панель разрешений, например, на циферблатах Wear OS.

Пользователи предпочитают видеть согласованный подсчет шагов в приложении Google Fit, других приложениях и циферблатах Wear OS, потому что это обеспечивает им согласованный и надежный опыт. Чтобы количество шагов было одинаковым, подпишитесь на шаги на платформе Google Fit из своего приложения или циферблата, а затем обновите количество шагов в onExitAmbient() . Дополнительные сведения о том, как использовать эти данные в циферблате, см. в разделе Усложнения циферблата и пример приложения Android WatchFace .

Вставить данные

Чтобы вставить исторические данные, сначала создайте экземпляр DataSet :

Котлин

// Declare that the data being inserted was collected during the past hour.
val endTime = LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault())
val startTime = endTime.minusHours(1)

// Create a data source
val dataSource = DataSource.Builder()
    .setAppPackageName(this)
    .setDataType(DataType.TYPE_STEP_COUNT_DELTA)
    .setStreamName("$TAG - step count")
    .setType(DataSource.TYPE_RAW)
    .build()

// For each data point, specify a start time, end time, and the
// data value -- in this case, 950 new steps.
val stepCountDelta = 950
val dataPoint =
    DataPoint.builder(dataSource)
        .setField(Field.FIELD_STEPS, stepCountDelta)
        .setTimeInterval(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
        .build()

val dataSet = DataSet.builder(dataSource)
    .add(dataPoint)
    .build()

Ява

// Declare that the data being inserted was collected during the past hour.
ZonedDateTime endTime = LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault());
ZonedDateTime startTime = endTime.minusHours(1);

// Create a data source
DataSource dataSource = new DataSource.Builder()
        .setAppPackageName(this)
        .setDataType(DataType.TYPE_STEP_COUNT_DELTA)
        .setStreamName("$TAG - step count")
        .setType(DataSource.TYPE_RAW)
        .build();

// For each data point, specify a start time, end time, and the
// data value -- in this case, 950 new steps.
int stepCountDelta = 950;
DataPoint dataPoint = DataPoint.builder(dataSource)
        .setField(Field.FIELD_STEPS, stepCountDelta)
        .setTimeInterval(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
        .build();

DataSet dataSet = DataSet.builder(dataSource)
        .add(dataPoint)
        .build();

После создания экземпляра DataSet используйте метод HistoryClient.insertData для асинхронного добавления этих исторических данных.

Котлин

Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
    .insertData(dataSet)
    .addOnSuccessListener {
        Log.i(TAG, "DataSet added successfully!")
    }
    .addOnFailureListener { e ->
        Log.w(TAG, "There was an error adding the DataSet", e)
    }

Ява

Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
        .insertData(dataSet)
        .addOnSuccessListener (unused ->
                Log.i(TAG, "DataSet added successfully!"))
        .addOnFailureListener(e ->
                Log.w(TAG, "There was an error adding the DataSet", e));
}

Управление конфликтующими точками данных

Каждый DataPoint в DataSet вашего приложения должен иметь startTime и endTime , которые определяют уникальный интервал в этом DataSet без перекрытия между экземплярами DataPoint .

Если ваше приложение пытается вставить новый DataPoint , конфликтующий с существующим экземпляром DataPoint , новый DataPoint отбрасывается. Чтобы вставить новую точку данных, которая может перекрываться с существующими точками данных, используйте метод DataPoint , описанный в HistoryClient.updateData Обновление данных .

Точка данных не может быть вставлена, если ее продолжительность перекрывается с любыми существующими точками данных.

Рис. 1. Как метод insertData() обрабатывает новые точки данных, конфликтующие с существующей DataPoint .

Обновить данные

Google Fit позволяет вашему приложению обновлять исторические данные о здоровье и самочувствии, которые оно ранее вставляло. Чтобы добавить исторические данные для нового DataSet или добавить новые экземпляры DataPoint , которые не конфликтуют с существующими точками данных , используйте метод HistoryApi.insertData .

Чтобы обновить исторические данные, используйте метод HistoryClient.updateData . Этот метод удаляет все существующие экземпляры DataPoint , которые перекрываются с экземплярами DataPoint , добавленными с помощью этого метода.

Чтобы обновить исторические данные о здоровье и благополучии, сначала создайте экземпляр DataSet :

Котлин

// Declare that the historical data was collected during the past 50 minutes.
val endTime = LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault())
val startTime = endTime.minusMinutes(50)

// Create a data source
val dataSource  = DataSource.Builder()
    .setAppPackageName(this)
    .setDataType(DataType.TYPE_STEP_COUNT_DELTA)
    .setStreamName("$TAG - step count")
    .setType(DataSource.TYPE_RAW)
    .build()

// Create a data set
// For each data point, specify a start time, end time, and the
// data value -- in this case, 1000 new steps.
val stepCountDelta = 1000

val dataPoint = DataPoint.builder(dataSource)
    .setTimeInterval(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
    .setField(Field.FIELD_STEPS, stepCountDelta)
    .build()

val dataSet = DataSet.builder(dataSource)
    .add(dataPoint)
    .build()

Ява

// Declare that the historical data was collected during the past 50 minutes.
ZonedDateTime endTime = LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault());
ZonedDateTime startTime = endTime.minusMinutes(50);

// Create a data source
DataSource dataSource = new DataSource.Builder()
        .setAppPackageName(this)
        .setDataType(DataType.TYPE_STEP_COUNT_DELTA)
        .setStreamName("$TAG - step count")
        .setType(DataSource.TYPE_RAW)
        .build();

// Create a data set
// For each data point, specify a start time, end time, and the
// data value -- in this case, 1000 new steps.
int stepCountDelta = 1000;

DataPoint dataPoint = DataPoint.builder(dataSource)
        .setTimeInterval(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
        .setField(Field.FIELD_STEPS, stepCountDelta)
        .build();

DataSet dataSet = DataSet.builder(dataSource)
        .add(dataPoint)
        .build();

Затем используйте DataUpdateRequest.Builder() , чтобы создать новый запрос на обновление данных, и используйте метод HistoryClient.updateData , чтобы сделать запрос:

Котлин

val request = DataUpdateRequest.Builder()
    .setDataSet(dataSet)
    .setTimeInterval(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
    .build()

Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
    .updateData(request)
    .addOnSuccessListener {
        Log.i(TAG, "DataSet updated successfully!")
    }
    .addOnFailureListener { e ->
        Log.w(TAG, "There was an error updating the DataSet", e)
    }

Ява

DataUpdateRequest request = new DataUpdateRequest.Builder()
        .setDataSet(dataSet)
        .setTimeInterval(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
        .build();

Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
        .updateData(request)
        .addOnSuccessListener(unused ->
                Log.i(TAG, "DataSet updated successfully!"))
        .addOnFailureListener(e ->
                Log.w(TAG, "There was an error updating the DataSet", e));

Удалить данные

Google Fit позволяет вашему приложению удалять исторические данные о здоровье и самочувствии, которые оно ранее вставляло.

Чтобы удалить исторические данные, используйте метод HistoryClient.deleteData :

Котлин

// Declare that this code deletes step count information that was collected
// throughout the past day.
val endTime = LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault())
val startTime = endTime.minusDays(1)

// Create a delete request object, providing a data type and a time interval
val request = DataDeleteRequest.Builder()
    .setTimeInterval(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
    .addDataType(DataType.TYPE_STEP_COUNT_DELTA)
    .build()

// Invoke the History API with the HistoryClient object and delete request, and
// then specify a callback that will check the result.
Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
    .deleteData(request)
    .addOnSuccessListener {
        Log.i(TAG, "Data deleted successfully!")
    }
    .addOnFailureListener { e ->
        Log.w(TAG, "There was an error with the deletion request", e)
    }

Ява

// Declare that this code deletes step count information that was collected
// throughout the past day.
ZonedDateTime endTime = LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault());
ZonedDateTime startTime = endTime.minusDays(1);

// Create a delete request object, providing a data type and a time interval
DataDeleteRequest request = new DataDeleteRequest.Builder()
        .setTimeInterval(startTime.toEpochSecond(), endTime.toEpochSecond(), TimeUnit.SECONDS)
        .addDataType(DataType.TYPE_STEP_COUNT_DELTA)
        .build();

// Invoke the History API with the HistoryClient object and delete request, and
// then specify a callback that will check the result.
Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
        .deleteData(request)
        .addOnSuccessListener (unused ->
                Log.i(TAG, "Data deleted successfully!"))
        .addOnFailureListener(e ->
        Log.w(TAG, "There was an error with the deletion request", e));

Приложения могут удалять данные из определенных сеансов или удалять все данные. Дополнительные сведения см. в справочнике по API для DataDeleteRequest .

Зарегистрируйтесь для обновления данных

Ваше приложение может считывать необработанные данные датчиков в режиме реального времени, зарегистрировавшись в SensorsClient .

Для других типов данных, которые встречаются реже и подсчитываются вручную, ваше приложение может зарегистрироваться для получения обновлений, когда эти измерения вставляются в базу данных Google Fit. Примеры этих типов данных включают рост, вес и тренировки, такие как поднятие тяжестей; подробнее см. в полном списке поддерживаемых типов данных . Чтобы зарегистрироваться для получения обновлений, используйте HistoryClient.registerDataUpdateListener .

Следующий фрагмент кода позволяет приложению получать уведомления, когда пользователь вводит новое значение своего веса:

Котлин

val intent = Intent(this, MyDataUpdateService::class.java)
val pendingIntent = PendingIntent.getService(this, 0, intent, PendingIntent.FLAG_UPDATE_CURRENT)

val request = DataUpdateListenerRegistrationRequest.Builder()
    .setDataType(DataType.TYPE_WEIGHT)
    .setPendingIntent(pendingIntent)
    .build()

Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
    .registerDataUpdateListener(request)
    .addOnSuccessListener {
        Log.i(TAG, "DataUpdateListener registered")
    }

Ява

Intent intent = new Intent(this, MyDataUpdateService.class);
PendingIntent pendingIntent = PendingIntent.getService(this, 0, intent, PendingIntent.FLAG_UPDATE_CURRENT)

DataUpdateListenerRegistrationRequest request = new DataUpdateListenerRegistrationRequest.Builder()
        .setDataType(DataType.TYPE_WEIGHT)
        .setPendingIntent(pendingIntent)
        .build();

Fitness.getHistoryClient(this, GoogleSignIn.getAccountForExtension(this, fitnessOptions))
        .registerDataUpdateListener(request)
        .addOnSuccessListener(unused ->
                Log.i(TAG, "DataUpdateListener registered"));

IntentService можно использовать для получения уведомлений об обновлениях:

Котлин

class MyDataUpdateService : IntentService("MyDataUpdateService") {
    override fun onHandleIntent(intent: Intent?) {
        val update = DataUpdateNotification.getDataUpdateNotification(intent)
        // Show the time interval over which the data points were collected.
        // To extract specific data values, in this case the user's weight,
        // use DataReadRequest.
        update?.apply {
            val start = getUpdateStartTime(TimeUnit.MILLISECONDS)
            val end = getUpdateEndTime(TimeUnit.MILLISECONDS)

            Log.i(TAG, "Data Update start: $start end: $end DataType: ${dataType.name}")
        }
    }
}

Ява

public class MyDataUpdateService extends IntentService {

    public MyDataUpdateService(String name) {
        super("MyDataUpdateService");
    }

    @Override
    protected void onHandleIntent(@Nullable Intent intent) {
        if (intent != null) {
            DataUpdateNotification update = DataUpdateNotification.getDataUpdateNotification(intent);

            // Show the time interval over which the data points
            // were collected.
            // To extract specific data values, in this case the user's weight,
            // use DataReadRequest.
            if (update != null) {
                long start = update.getUpdateStartTime(TimeUnit.MILLISECONDS);
                long end = update.getUpdateEndTime(TimeUnit.MILLISECONDS);
            }

            Log.i(TAG, "Data Update start: $start end: $end DataType: ${dataType.name}");
        }
    }
}

Служба IntentService должна быть объявлена ​​в вашем файле AndroidManifest.xml .