Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Возвращает ли queryPurchaseHistoryAsync покупки из другого пакета?

Документация для queryPurchaseHistoryAsync описывает:

queryPurchaseHistoryAsync(String skuType, прослушиватель PurchaseHistoryResponseListener) Возвращает самую последнюю покупку, сделанную пользователем для каждой SKU, даже если эта покупка просрочена, отменена или использована.

Мое предположение заключалось в том, что это будет возвращать только покупки для этого SKU, принадлежащего конкретному пакету, принадлежащему приложению, делающему запрос. Однако некоторые из результатов моего тестирования показывают кое-что еще. Могут ли быть возвращены все покупки, соответствующие предоставленному SKU, независимо от того, к какому пакету они принадлежат?

android google-play-services in-app-billing android-billing play-billing-library
28.05.2019

Ответы:


1

Он будет возвращать только те SKU, которые связаны с вызывающим приложением.

11.06.2019
  • У вас есть какие-либо документы, подтверждающие это? Мое предположение такое же, но мой опыт показывает нечто иное. 18.06.2019
    • 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..