Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Firebase: получить текущее время без записи в базу данных (IOS и ANDROID)

Я хочу использовать Firebase для получения текущего времени на сервере без записи в базу данных и последующего чтения.

Кто-нибудь знает решение для прямого получения текущей отметки времени из Firebase?

ios firebase android firebase-realtime-database timestamp
26.07.2018

Ответы:


1

Да, есть! Неважно, для IOS это или для Android, вы можете написать функцию в Cloud Functions для Firebase. что будет так же просто, как:

exports.currentTime = functions.https.onRequest((req, res) => {
    res.send({"timestamp":new Date().getTime()})
})

Вы можете разместить это в Cloud Function и получить отметку времени сервера без взаимодействия с пользователем.

Для получения дополнительной информации о том, как установить/прочитать метку времени в базе данных Firebase в реальном времени, см. мой ответ из этого опубликовать.

26.07.2018
  • Спасибо за ваш ответ, но как получить это значение от клиента (скажем, для Android)? 26.07.2018
  • Точно так же, как я объяснил в этом пост, верно? Используйте метод getTimeDate() и все. 26.07.2018
  • Я имею в виду, когда я развертываю свою функцию, как эта функция даст мне время? 26.07.2018
  • Как эта функция запускается и как она возвращает текущее время моему приложению? 26.07.2018
  • Вам нужно разместить в функции Coud, а затем запустить, как и любую другую функцию. Используйте, например, cron-job.org, верно? 26.07.2018
  • Задание cron будет запускаться на базе времени, а не по требованию или запросу..... Извините, если мой вопрос не ясен..... все, что я хочу, это простой способ получить текущее время из firebase вместо получения текущего времени с устройства Android..... Но кажется, что с firebase мне нужно записать метку времени в базу данных, а затем она будет рассчитана на сервере, чтобы я мог ее получить, и я не хочу, чтобы двухсторонний метод получил время? 26.07.2018
  • В этом случае используйте мой ответ. Вы можете активировать функцию по запросу, это вообще не проблема. 26.07.2018
  • Но тогда это будет двухсторонний метод? не очень чистый. 26.07.2018
  • Процесс таков: Создайте функцию в Cloud Function -> Запускайте ее, когда это необходимо -> Используйте метку времени. Это будет односторонний метод. Вы только читаете, а не пишете. 26.07.2018
  • как запустить его из моего приложения? Я вызываю URL-адрес из моего приложения функции? 26.07.2018
  • Да, ты можешь. Это то, как вы вызываете функции из своего приложения. Это официальные документы. 26.07.2018
  • Как вы думаете, мой ответ помог вам? 26.07.2018

    • 2

    Вам нужно написать облачную функцию firebase, которая вычисляет время. Разверните эту функцию на firebase. Всякий раз, когда вы запрашиваете эту функцию, она дает вам текущее время.

    26.07.2018
    Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..