Mit Verlaufsdaten arbeiten

Mit der History API kann Ihre App Bulk-Vorgänge im Fitness-Store ausführen: Lesen, Einfügen, Aktualisieren und Löschen historischer Gesundheits- und Fitnessdaten. Mit der History API können Sie Folgendes tun:

• Gesundheits- und Fitnessdaten lesen, die mit einem anderen Gerät eingefügt oder aufgezeichnet wurden Apps.
• Importieren Sie Batchdaten in Google Fit.
• Daten in Google Fit aktualisieren.
• Löschen Sie Verlaufsdaten, die Ihre App zuvor gespeichert hat.

Verwenden Sie zum Einfügen von Daten, die Sitzungsmetadaten enthalten, die Methode Sessions API

Hinweis :Best Practices für die Verwaltung von Nutzerdaten finden Sie unter Google Fit-Richtlinie zu Entwickler- und Nutzerdaten

Daten lesen

In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie verschiedene Arten von aggregierten Daten gelesen werden.

Detaillierte und aggregierte Daten lesen

Zum Lesen historischer Daten erstellen Sie einen DataReadRequest Instanz.

Hinweis :Apps, die unter Android 10 (API-Level 29) oder höher laufen, müssen Android-Berechtigung anfordern wenn sie bestimmte Datentypen zu körperlichen Aktivitäten aufzeichnen.

Kotlin

// 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()

Java

// 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();

Im vorherigen Beispiel werden aggregierte Datenpunkte verwendet, wobei jeder DataPoint steht für die Anzahl der an einem Tag gegangenen Schritte. In diesem speziellen Anwendungsfall aggregierte Datenpunkte haben zwei Vorteile:

• Ihre App und der Fitness-Store tauschen kleinere Datenmengen aus.
• Ihre App muss die Daten nicht manuell aggregieren.

Daten für mehrere Aktivitätstypen aggregieren

Ihre Anwendung kann Datenanfragen verwenden, um viele verschiedene Datentypen abzurufen. Die das folgende Beispiel zeigt, wie Sie ein DataReadRequest, um den Kalorienverbrauch für jede Aktivität zu berechnen, die im folgenden Zeitraum durchgeführt wird: Zeitraum festgelegt. Die resultierenden Daten stimmen mit den Kalorien pro Aktivität wird in der Google Fit App angezeigt, wobei jede Aktivität eine eigene Gruppe erhält. von Kaloriendaten.

Kotlin

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

Java

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

Nachdem Sie eine DataReadRequest-Instanz erstellt haben, verwenden Sie die Methode HistoryClient.readData() um Verlaufsdaten asynchron zu lesen.

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie die DataPoint-Instanzen aus ein DataSet:

Kotlin

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()

Java

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();
}

Gesamtdaten pro Tag lesen

Google Fit bietet auch einen einfachen Zugriff auf die Tagessumme eines den angegebenen Datentyp. Verwenden Sie die Methode HistoryClient.readDailyTotal() , um den Datentyp abzurufen, den Sie ab Mitternacht des aktuellen Tag in der aktuellen Zeitzone des Geräts. Übergeben Sie beispielsweise den Parameter Datentyp TYPE_STEP_COUNT_DELTA zu dieser Methode, um die tägliche Gesamtsumme abzurufen Schritte. Sie können einen sofortigen Datentyp übergeben, der täglich gesamt. Weitere Informationen zu den unterstützten Datentypen finden Sie unter DataType.getAggregateType

Google Fit benötigt keine Autorisierung, um den Dienst zu abonnieren TYPE_STEP_COUNT_DELTA Updates von HistoryClient.readDailyTotal() , wenn diese Methode mit dem Standardkonto aufgerufen wird und keine scopes sind angegeben. Dies kann nützlich sein, wenn Sie Schrittdaten in Bereichen benötigen, in denen um den Bereich mit Berechtigungen aufzurufen, z. B. auf Wear OS-Zifferblättern.

Nutzer bevorzugen eine einheitliche Schrittzahl in der Google Fit App, anderen Apps und Wear OS-Zifferblättern, da diese eine einheitlich und zuverlässig arbeiten. Damit deine Schrittzahl einheitlich bleibt, abonniere in der Google Fit-Plattform in der App oder auf dem Zifferblatt aktualisiere die Anzahl in onExitAmbient() Weitere Informationen zur Verwendung dieser Daten in einem Zifferblatt findest du unter Zusatzfunktionen auf dem Zifferblatt und die Beispiel-App „Android WatchFace“.

Daten einfügen

Erstellen Sie zuerst eine DataSet-Instanz, um Verlaufsdaten einzufügen:

Kotlin

// 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()

Java

// 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();

Warnung: Beschränken Sie jede Anfrage auf maximal 1.000 Datenpunkte. Überschreitet kann diese Beschränkung zu einem Fehler führen.

Nachdem Sie eine DataSet-Instanz erstellt haben, verwenden Sie die Methode HistoryClient.insertData um diese historischen Daten asynchron hinzuzufügen.

Kotlin

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)
    }

Java

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));
}

Hinweis: Die DataPoint-Instanzen, die Sie einfügen, müssen die gleiche Anzahl von -Feldern mit denselben Formaten wie die vom Datentyp definierten Formate. Wenn beispielsweise Sie frühere Standortdaten einfügen möchten, muss jede Stichprobe der Daten vier float-Komponenten entsprechend dem Datentyp com.google.location.sample. Wenn Wenn Sie das falsche Format verwenden, tritt ein IllegalArgumentException auf.

In Konflikt stehende Datenpunkte verwalten

Jedes DataPoint in der DataSet Ihrer App muss eine startTime und eine endTime haben, die ein eindeutiges Intervall innerhalb dieses DataSet, ohne Überschneidung zwischen DataPoint Instanzen.

Wenn deine App versucht, ein neues DataPoint einzufügen, das mit einem vorhandenen DataPoint-Instanz wird der neue DataPoint verworfen. So fügen Sie eine neue DataPoint, die sich mit vorhandenen Datenpunkten überschneiden könnten, verwenden Sie die HistoryClient.updateData wie unter Daten aktualisieren beschrieben.

Abbildung 1. Wie die Methode insertData() neue Datenpunkte verarbeitet, die Konflikt mit einem vorhandenen DataPoint.

Daten aktualisieren

Mit Google Fit kann deine App frühere Gesundheits- und Fitnessdaten aktualisieren die zuvor eingefügt wurden. So fügen Sie Verlaufsdaten für ein neues DataSet-Objekt oder neue Daten hinzu: DataPoint Instanzen, die nicht mit vorhandenen Daten in Konflikt stehen Punkte verwenden, verwenden Sie die Methode HistoryApi.insertData.

Hinweis :Eine App kann keine Daten aktualisieren, die von anderen Apps eingefügt wurden.

Verlaufsdaten können Sie mit der Methode HistoryClient.updateData aktualisieren. Dieses werden alle vorhandenen DataPoint-Instanzen gelöscht, die sich mit DataPoint überschneiden mit dieser Methode hinzugefügte Instanzen.

Erstelle zum Aktualisieren historischer Gesundheits- und Fitnessdaten zuerst einen DataSet Instanz:

Kotlin

// 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()

Java

// 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();

Verwenden Sie dann DataUpdateRequest.Builder(), um eine neue Anfrage zur Datenaktualisierung zu erstellen. Verwenden Sie die Methode HistoryClient.updateData, um die Anfrage zu stellen:

Kotlin

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)
    }

Java

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));

Daten löschen

Mit Google Fit kannst du mit deiner App bisherige Gesundheits- und Fitnessdaten löschen die zuvor eingefügt wurden.

Hinweis :Eine App kann keine Daten löschen, die von anderen Apps eingefügt wurden.

Löschen Sie Verlaufsdaten mit dem HistoryClient.deleteData :

Kotlin

// 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)
    }

Java

// 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));

Apps können Daten aus bestimmten Sitzungen löschen oder alle Daten löschen. Weitere Informationen finden Sie in der API-Referenz für DataDeleteRequest

Für Datenaktualisierungen registrieren

Ihre App kann Sensor-Rohdaten in Echtzeit lesen, wenn sie sich bei SensorsClient

Bei anderen Datentypen, die seltener und manuell gezählt werden, App kann sich für den Empfang von Updates registrieren, wenn diese Messungen in aus der Google Fit-Datenbank. Beispiele für diese Datentypen sind Höhe, Gewichtstraining und Workouts wie Gewichtheben; Weitere Informationen erhalten Sie in der vollständigen Liste unterstützter Datentypen. Verwenden Sie zur Registrierung für Aktualisierungen HistoryClient.registerDataUpdateListener

Mit dem folgenden Code-Snippet wird eine App benachrichtigt, wenn der Nutzer einen neuen Wert für ihr Gewicht:

Kotlin

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")
    }

Java

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"));

Ein IntentService kann verwendet werden, um Benachrichtigungen über Updates zu erhalten:

Kotlin

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}")
        }
    }
}

Java

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 muss in der Datei AndroidManifest.xml deklariert sein.