如何从Google Fit REST应用程序获取Google Fit REST API的步数?

时间:2015-01-17 11:08:28

标签: google-api-php-client google-fit

我正在开发一个与Google Fit API配合使用的PHP应用程序,以收集每日用户的步数。

我想从" 2015年1月15日00:00:00 GMT + 0700"到" 2015年1月16日00:00:00 GMT + 0700"。 - 首先,我得到了所有的数据源。 - 然后,对于数据类型等于" com.google.step_count.delta"的每个数据源,我获取上述时间戳之间的数据集并将返回值一起添加。

我的代码:https://gist.github.com/daitr-gu/472c4f18522172542cca
我的结果是:https://gist.github.com/daitr-gu/1a7e11eb483a657bdc8b

我发现,有很多数据源,它们返回不同的值。而且价值与我在手机上的Google健身应用中看到的价值太不相同了。

问题:
1. Google Fit应用使用哪种数据源来计算步数?
2.为什么数据源的价值和Google Fit值有所不同?
3.我如何获得Google Fit值?

4 个答案:

答案 0 :(得分:8)

  1. Google Fit应用使用哪种数据来计算步数?
  2. Google Fit App使用estimated_steps数据源来计算步数。 DataSourceId:derived:com.google.step_count.delta:com.google.android.gms:estimated_steps

    1. 为什么数据源的值与Google Fit值有所不同?
    2. 每个数据源代表不同的设备/来源。我看到你有一个Sony Smart Watch和HTC Desire连接到Google Fit。您的每个设备都会将值汇总为Fit,这些值将合并在一起。 Merge_step_deltas为您提供所有步骤计数器的合并流。 Estimated_steps还会考虑活动,并在没有活动时估算步数。

      1. 如何获取Google Fit值?
      2. REST API只能访问已同步到后端的数据。 要获得与Google Fit相同的值,请阅读estimated_steps数据源。它应该与您在https://fit.google.com/上看到的相同。设备可能具有尚未同步到服务器的最新值。我们正在努力使同步和跨平台体验更加无缝。

        - Google Fit Team的工程师。

答案 1 :(得分:6)

我认为您看到的区别在于Google使用History API和Sensors API之间的区别。如果您使用的是PHP,则可以通过可用的健身API查询Google Fit Store,这取决于应用程序通过录制API保存的内容。因此,您可能无法看到设备可用的所有数据。

Google Fit APIs

我认为,但不确定,Fit App使用传感器api。在应用程序中,您可以使用Google文档Sensors API中所述的传感器API,并根据需要操作返回的数据。

下面显示了使用TYPE_STEP_COUNT_CUMULATIVE和TYPE_RAW获取步骤的简单方法

Fitness.SensorsApi.findDataSources(mClient, new DataSourcesRequest.Builder()
            // At least one datatype must be specified.
            .setDataTypes(DataType.TYPE_STEP_COUNT_CUMULATIVE)
                    // Can specify whether data type is raw or derived.
            .setDataSourceTypes(DataSource.TYPE_RAW)
            .build())
            .setResultCallback(new ResultCallback<DataSourcesResult>() {
                @Override
                public void onResult(DataSourcesResult dataSourcesResult) {
                    Log.i(TAG, "Result: " + dataSourcesResult.getStatus().toString());
                    for (DataSource dataSource : dataSourcesResult.getDataSources()) {
                        Log.i(TAG, "Data source found: " + dataSource.toString());
                        Log.i(TAG, "Data Source type: " + dataSource.getDataType().getName());

                        //Let's register a listener to receive Activity data!
                        if (dataSource.getDataType().equals(DataType.TYPE_STEP_COUNT_CUMULATIVE) && mListener == null) {
                            Log.i(TAG, "Data source for TYPE_STEP_COUNT_CUMULATIVE found!  Registering.");
                            registerFitnessDataListener(dataSource, DataType.TYPE_STEP_COUNT_CUMULATIVE);
                        }
                    }
                }
            });

private void registerFitnessDataListener(DataSource dataSource, DataType dataType) {

    mListener = new OnDataPointListener() {
        @Override
        public void onDataPoint(DataPoint dataPoint) {
            for (Field field : dataPoint.getDataType().getFields()) {
                Value val = dataPoint.getValue(field);
                Log.i(TAG, "Detected DataPoint field: " + field.getName());
                Log.i(TAG, "Detected DataPoint value: " + val);

                Log.i(TAG, "Difference in steps: " + (val.asInt()-previousValue));

                previousValue = val.asInt();
            }
        }
    };

    Fitness.SensorsApi.add(
            mClient,
            new SensorRequest.Builder()
                    .setDataSource(dataSource) // Optional but recommended for custom data sets.
                    .setDataType(dataType) // Can't be omitted.
                    .setSamplingRate(10, TimeUnit.SECONDS)
                    .build(),
            mListener)
            .setResultCallback(new ResultCallback<Status>() {
                @Override
                public void onResult(Status status) {
                    if (status.isSuccess()) {
                        Log.i(TAG, "Listener registered!");
                    } else {
                        Log.i(TAG, "Listener not registered.");
                    }
                }
            });
}

您可能会发现这可以让您更接近Fit App提供的值。但是,这显然只能在设备上使用,因此您需要运行更新外部数据库的后台服务,这是录制和历史API为您提供的。

作为一个注意事项,要确保在您的应用处于后台时继续将数据发送到Fitness Store,您需要使用Recording API,这也可能会更改您看到的值。

<强>更新

写完上面的内容后我觉得我应该测试一下。这是从早晨散步。

  • Apple iPhone 6 HealthKit:6,762
  • Apple iPhone 6我的应用程序:6,762
  • Android Nexus 6 Fit:6,920
  • Android Nexus 6我的应用程序:6,920(使用HistoryAPI)
  • Android Rest API估算值:6,928
  • Android Rest API merge_step_deltas:6,911

这是来自Google+帖子,您可以找到here

“merge_step_deltas为您提供所有步骤计数器的合并流。估计_步骤也会考虑活动,并在没有步骤时估算步骤”

我还没有达到底部的是使用上面显示的传感器,它只给我2,548步。

另一个有点奇怪的事情是,一天后,Fit显示我做了6,668步,更接近Apple结果,但重新计算了数据同步后最初显示的内容。我的应用仍显示6,920!

全部同步的时间我没有测量。

答案 2 :(得分:0)

我最幸运的是derived:com.google.step_count.delta:com.google.android.gms:estimated_steps

最初的结果比我的手机读取的结果更高,所以我过滤了我的两个主要步骤设备select{|q| q["originDataSourceId"] =~ /360|Nexus/},这给了我最接近的结果。

如果我稍后尝试不同的日间范围并完全脱离墙壁,我会回来并注意到这一点。

答案 3 :(得分:0)

Google Fit步骤通过REST Api获取

通过Google登录并存储用户的身份验证令牌时请求用户活动

添加额外的范围 例如在iOS中=

GIDSignIn.sharedInstance()?.scopes.append("https://www.googleapis.com/auth/fitness.activity.read")

与此类似,我们可以用其他语言添加范围

现在调用api以获取步骤

Api Reference Link - https://developers.google.com/fit/scenarios/read-daily-step-total
Api URL - https://www.googleapis.com/fitness/v1/users/me/dataset:aggregate
Api     Method - POST
Headers - Authorization  Access Token
API Request -    {
                "aggregateBy": [{
                     "dataTypeName": "com.google.step_count.delta",
                        "dataSourceId": "derived:com.google.step_count.delta:com.google.android.gms:estimated_steps"
                 }],
                "bucketByTime": { "durationMillis": 86400000 }, //86400000 is 24 Hours in milli second
                 "startTimeMillis": 1582654903000, // Start time in milli second
                "endTimeMillis": 1582741303000 // End time in milli second
            }

这是GoogleFit Steps api的回复

{
"bucket": [
 {
     "startTimeMillis": "1582654903000",
    "endTimeMillis": "1582741303000",
     "dataset": [
         {
              "dataSourceId": "derived:com.google.step_count.delta:com.google.android.gms:aggregated",
            "point": [
                      {
                "startTimeNanos": "1582715420043664097",
                "endTimeNanos": "1582721490164126971",
                "dataTypeName": "com.google.step_count.delta",
                "originDataSourceId": "raw:com.google.step_count.cumulative:Xiaomi:Mi A1:e96661ecb4ffb28d:Step Counter",
                "value": [
                {
                    "intVal": 683, // This is steps value
                    "mapVal": []
                      }]
                }]
      } ]
 } ]
}