Работа с историческими данными

API истории позволяет вашему приложению выполнять массовые операции в магазине фитнеса: чтение, вставку, 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 ранее хранило ваше приложение.

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

Чтение данных

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

Чтение подробных и совокупных данных

Чтобы прочитать исторические данные, создайте экземпляр DataReadRequest .

// 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()
// 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. В этом конкретном случае использования агрегированные точки данных имеют два преимущества:

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

Агрегированные данные по нескольким типам деятельности

Ваше приложение может использовать запросы данных для получения множества различных типов данных. В следующем примере показано, как создать DataReadRequest для сжигания калорий за каждое действие, выполненное в указанном диапазоне времени. Полученные данные соответствуют количеству калорий на каждое занятие, указанному в приложении Google Fit, где каждое занятие получает свой собственный блок данных о калориях.

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

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()
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();
}

Прочитайте ежедневные общие данные

Google Fit также обеспечивает простой доступ к дневной сумме данных определенного типа. Используйте метод HistoryClient.readDailyTotal() для получения указанного вами типа данных 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 совокупную дневную сумму. 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() , если этот метод вызывается с использованием учетной записи по умолчанию и не указаны области действия . Это может быть полезно, если вам нужны данные о шагах для использования в областях, где вы не можете отобразить панель разрешений, например на циферблатах Wear OS.

Пользователи предпочитают видеть единообразное количество шагов в приложении Google Fit, других приложениях и циферблатах Wear OS, поскольку это обеспечивает единообразие и надежность работы. Чтобы поддерживать постоянное количество шагов, подпишитесь на шаги на платформе Google Fit из своего приложения или циферблата, а затем обновите счетчик в onExitAmbient() . Дополнительные сведения о том, как использовать эти данные в циферблате, см. в разделах «Усложнения циферблата» и «Пример приложения Android WatchFace» .

Вставить данные

Чтобы вставить исторические данные, сначала создайте экземпляр DataSet :

// 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()

// 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.

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)
   
}
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));
}

Управляйте конфликтующими точками данных

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

Если ваше приложение попытается вставить новый DataPoint , который конфликтует с существующим экземпляром DataPoint , новый DataPoint будет удален. Чтобы вставить новую DataPoint , которая может перекрываться с существующими точками данных, используйте метод HistoryClient.updateData , описанный в разделе Обновление данных .

Точку данных невозможно вставить, если ее продолжительность перекрывается с любыми существующими точками данных.

Рисунок 1. Как метод insertData() обрабатывает новые точки данных, которые конфликтуют с существующим DataPoint .

Обновить данные

Google Fit позволяет вашему приложению обновлять ранее вставленные исторические данные о здоровье и самочувствии. 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 самочувствии, сначала создайте экземпляр DataSet :

// 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()
// 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 выполнить запрос:

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)
   
}
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 ранее вставленные исторические данные о здоровье и самочувствии.

Чтобы удалить исторические данные, используйте метод HistoryClient.deleteData :

// 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)
   
}
// 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 получения обновлений 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 будут вставлены в базу данных Google Fit. Примеры этих типов данных включают рост, вес и тренировки, такие как поднятие тяжестей; подробнее см. полный список 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:

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")
   
}
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:

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}")
       
}
   
}
}
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}");
       
}
   
}
}

IntentService должен быть объявлен в файле AndroidManifest.xml .