किसी डेटासेट में डेटा पॉइंट जोड़ता है. डेटासेट को पहले से बनाने की ज़रूरत नहीं है.
दिए गए डेटासेट में मौजूद सभी पॉइंट, सबस्केंट कॉल के साथ लौटाए जाएंगे
. डेटा पॉइंट एक से ज़्यादा डेटासेट से जुड़े हो सकते हैं.
इस तरीके में पैच सिमेंटिक्स का इस्तेमाल नहीं किया जाता: दिए गए डेटा पॉइंट
सिर्फ़ सम्मिलित किया गया है, जिसमें कोई मौजूदा डेटा बदला नहीं गया है.
इसे अभी आज़माएं.
अनुरोध
एचटीटीपी अनुरोध
PATCH https://www.googleapis.com/fitness/v1/users/userId/dataSources/dataSourceId/datasets/datasetId
पैरामीटर
पैरामीटर का नाम | मान | ब्यौरा |
---|---|---|
पाथ पैरामीटर | ||
dataSourceId |
string |
डेटासेट बनाने वाले डेटा सोर्स का डेटा स्ट्रीम आईडी. |
datasetId |
string |
इस फ़ील्ड का इस्तेमाल नहीं किया जाता और इसे सुरक्षित तरीके से हटाया जा सकता है. |
userId |
string |
पहचाने गए व्यक्ति के लिए डेटासेट पैच करें. यह बताने के लिए me का इस्तेमाल करें
की पुष्टि हो चुकी है. फ़िलहाल, सिर्फ़ me का इस्तेमाल किया जा सकता है.
|
अनुमति देना
इस अनुरोध के लिए, इनमें से कम से कम एक दायरे की अनुमति लेना ज़रूरी है:
दायरा |
---|
https://www.googleapis.com/auth/fitness.activity.write |
https://www.googleapis.com/auth/fitness.location.write |
https://www.googleapis.com/auth/fitness.body.write |
https://www.googleapis.com/auth/fitness.nutrition.write |
https://www.googleapis.com/auth/fitness.blood_pressure.write |
https://www.googleapis.com/auth/fitness.blood_glucose.write |
https://www.googleapis.com/auth/fitness.oxygen_saturation.write |
https://www.googleapis.com/auth/fitness.body_temperature.write |
https://www.googleapis.com/auth/fitness.reproductive_health.write |
ज़्यादा जानकारी के लिए, पुष्टि करने और अनुमति देने से जुड़ा पेज देखें.
अनुरोध का मुख्य भाग
अनुरोध के मुख्य हिस्से में, पैच सिमेंटिक्स के नियमों के मुताबिक, Users.dataSources.datasets रिसॉर्स के सही हिस्सों को इन प्रॉपर्टी की मदद से उपलब्ध कराएं:
प्रॉपर्टी का नाम | मान | ब्यौरा | नोट |
---|---|---|---|
ज़रूरी प्रॉपर्टी | |||
dataSourceId |
string |
उस डेटा सोर्स का डेटा स्ट्रीम आईडी जिसने इस डेटासेट में पॉइंट बनाए हैं. | |
maxEndTimeNs |
long |
डेटासेट के इस आंशिक रूप से निरूपण में सभी डेटा पॉइंट के खत्म होने का सबसे बड़ा समय. Epoch के हिसाब से समय, नैनोसेकंड में होता है. यह डेटासेट आइडेंटिफ़ायर के दूसरे हिस्से से भी मेल खाना चाहिए. | |
minStartTimeNs |
long |
डेटासेट के इस आंशिक रूप से दिखाए गए सभी डेटा पॉइंट के शुरू होने का सबसे छोटा समय. Epoch के हिसाब से समय, नैनोसेकंड में होता है. यह डेटासेट आइडेंटिफ़ायर के पहले हिस्से से भी मेल खाना चाहिए. | |
point[] |
list |
डेटासेट में मौजूद डेटा पॉइंट की आंशिक सूची, जिसे endTimeNanos के हिसाब से क्रम में लगाया जाता है. जब किसी डेटासेट को पैच करते समय या बड़े डेटासेट को एक रिस्पॉन्स में शामिल करने के हिसाब से बहुत बड़ा डेटासेट हासिल किया जाता है, तब इस सूची को पूरी सूची माना जाता है. | |
point[].dataTypeName |
string |
वह डेटा टाइप जो इस डेटा पॉइंट में वैल्यू का फ़ॉर्मैट तय करता है. | |
point[].endTimeNanos |
long |
Epoch के बाद, नैनोसेकंड में इस डेटा पॉइंट से दिखाए गए इंटरवल के खत्म होने का समय. | |
point[].startTimeNanos |
long |
Epoch के बाद से नैनोसेकंड में इस डेटा पॉइंट से दिखाए गए इंटरवल के शुरू होने का समय. | |
point[].value[] |
list |
डेटा पॉइंट के लिए, हर डेटा टाइप फ़ील्ड की वैल्यू. यह उम्मीद की जाती है कि डेटा टाइप फ़ील्ड से जुड़ी हर वैल्यू, उसी क्रम में होगी जिसमें फ़ील्ड, डेटा सोर्स में बताए गए डेटा टाइप में शामिल है. डेटा सोर्स के टाइप फ़ील्ड में मौजूद फ़ॉर्मैट की वैल्यू के आधार पर, पूर्णांक और फ़्लोटिंग पॉइंट फ़ील्ड में से सिर्फ़ एक फ़ील्ड में अपने-आप जानकारी भरी जाएगी. |
जवाब
कामयाब होने पर, यह तरीका रिस्पॉन्स के मुख्य हिस्से में Users.dataSources.datasets रिसॉर्स दिखाता है.
इसे आज़माएं!
लाइव डेटा पर इस तरीके को कॉल करने और जवाब देखने के लिए, नीचे दिए गए एपीआई एक्सप्लोरर का इस्तेमाल करें.