WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Запросить курсор MediaStore, используя определенную папку

Я использую курсор для возврата элементов для просмотра списка на основе мультимедиа. Я хотел бы возвращать только те элементы, которые находятся в определенной папке.

Это работает для моего списка песен, так как этот курсор основан на MediaStore.Audio.Media.DATA, и я могу проверить это для папки в курсоре:

   final String folder = "'" + (new MyPrefs(this.PREF_PATH)).getString("music_folder",null) +  "%'";

    audioCursor = getContentResolver().query(MediaStore.Audio.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI, mCursorCols, 
            MediaStore.Audio.Media.DATA + " LIKE " + folder, null,MediaColumns.TITLE + " COLLATE LOCALIZED ASC");
    startManagingCursor(audioCursor);

Однако в моем Listview для исполнителей результат DATA недоступен для проверки:

audioCursor = getContentResolver().query(MediaStore.Audio.Artists.EXTERNAL_CONTENT_URI, cols, 
            null, null,AudioColumns.ARTIST + " COLLATE LOCALIZED ASC");
        startManagingCursor(audioCursor);    

Может ли кто-нибудь поделиться со мной хорошим методом запроса MediaStore.Audio.Artists.EXTERNAL_CONTENT_URI и возврата только моей конкретной папки? Мне нужно использовать URI исполнителя, потому что я использую столбец NUMBER_OF_TRACKS, который недоступен в обычном URI мультимедиа.

01.11.2011

Ответы:


1

Вы можете втиснуть в свой выбор все, что хотите, например, этот подвыбор, который должен решить вашу проблему:

// The folder needs to end with the % wildcard or stuff doesn't work properly.
String folder = "/mnt/sdcard/Music/Some Folder/";
folder = folder + "%";
String where = Artists._ID + " IN (SELECT " + Media.ARTIST_ID + " FROM audio WHERE " +
    Media.DATA + " LIKE ?)";
String[] whereArgs = new String[]{folder};
audioCursor = getContentResolver().query(MediaStore.Audio.Artist.EXTERNAL_CONTENT_URI,
    cols, where, whereArgs, AudioColumns.ARTIST + " COLLATE LOCALIZED ASC");
30.11.2011
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]