WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Android использует inputStream для чтения из Bluetooth

Я написал программу, которая постоянно читает из Bluetooth через SPP и печатает содержимое потока в поле редактирования текста. У меня есть следующая ветка:

myTimer = new Timer();
myTimer.schedule(new TimerTask(){
   @Override
   public void run(){
     TimerMethod();
   }
},0,1000);

private void TimerMethod(){this.runOnUiThread(startReading);}


private Runnable startReading = new Runnable(){

    public void run(){
        EditText _txtArea = (EditText) findViewById(R.id._txtArea);
    try{
        inStream = btSocket.getInputStream();
    }catch (IOException e3) {
        _txtArea.append("inStream establishment Failed!");

    }

Теперь входящие сообщения могут быть любого размера, и я хочу продолжать читать, пока не останется ничего для чтения. Я попробовал реализацию, где я сделал что-то вроде этого:

   byte[] msgIn = new byte[15];
   inStream.read(msgIn, 0, 15);
            int len = msgIn.length;
            for (int i=0; i<len; i++){
                out = new Character ((char) msgIn[i]).toString();       
                _txtArea.append(out);

Но это ограничивает чтение до 15 байтов, и код не кажется очень эффективным. Если кому-то интересно, почему у меня есть следующая строка = new Character ((char) msgIn[i]).toString(); это потому, что поступающие данные находятся в ASCII, я преобразовываю их в char. Также при использовании этого метода после прочтения всего содержимого, когда читать больше нечего, программа зависает. Кто-нибудь знает, как я могу продолжать читать, пока все данные не будут прочитаны?


Ответы:


1

Я понял это, для тех, кто заинтересован, это потому, что поток должен быть закрыт перед чтением, чтобы inputStream.read() смог достичь -1 после отправки всех данных.

12.08.2011
Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]