uniapp视频播放时间缓存播放
时间: 2025-03-27 22:32:08 浏览: 43
### 实现 UniApp 中视频播放进度保存与恢复
为了实现在 UniApp 中视频播放进度的保存与恢复功能，主要思路是在特定时间点（如暂停或关闭页面时）记录当前播放位置，并在下次启动应用或进入该页面时读取并设置此位置。具体方法如下：
#### 使用本地存储 API 进行数据持久化
通过 `uni.setStorageSync` 和 `uni.getStorageSync` 方法来同步地写入和获取缓存数据[^1]。
```javascript
// 记录当前播放位置至本地存储
function savePlayPosition(position) {
uni.setStorageSync('video_position', position);
}
// 获取之前保存的播放位置
function getSavedPosition() {
return uni.getStorageSync('video_position') || 0;
}
```
#### 绑定视频组件事件监听器
利用 `bindtimeupdate` 属性绑定定时更新事件处理器，在每次播放进度发生变化时调用上述函数保存最新位置；同时也要处理页面卸载前的情况以确保不会丢失最后的位置信息[^3]。
```html
<template>
<view class="container">
<!-- 其他代码 -->
<video id="myVideo" @timeupdate="onTimeUpdate"></video>
</view>
</template>
<script>
export default {
methods: {
onTimeUpdate(event) {
const currentPosition = event.target.currentTime;
savePlayPosition(currentPosition); // 调用上面定义的方法
},
onPageUnload() { // 页面即将被销毁时执行的操作
let videoElement = this.$refs.myVideo; // 假设已给 video 设置 ref=myVideo
if (videoElement && !isNaN(videoElement.duration)) {
savePlayPosition(videoElement.currentTime);
}
}
},
onLoad() {
// 初始化加载时尝试恢复之前的播放位置
let savedPos = getSavedPosition();
setTimeout(() => {
document.getElementById('myVideo').currentTime = parseFloat(savedPos);
}, 500); // 短暂延迟是为了等待 DOM 完全渲染完成后再调整时间轴
}
};
</script>
```
以上实现了基本的需求——即能够记住用户上一次观看的位置并在重新打开应用程序时自动跳转到那个地方继续播放。需要注意的是这里假设了 HTML `<video>` 标签的存在以及其默认行为适用于大多数情况下的需求。
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#### 文件压缩包内文件名
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在有了远程进程的PID、分配的内存地址、DLL文件路径以及LoadLibrary函数的地址后，最后一步是创建一个远程线程来加载DLL。这一步通过调用CreateRemoteThread函数来完成，该函数允许调用者指定一个线程函数地址和一个参数。在这里，线程函数地址就是LoadLibrary函数的地址，参数则是DLL文件的路径。当远程线程启动后，它将在目标进程中执行LoadLibrary函数，从而加载DLL，实现代码注入。
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远程进程注入技术的应用场景十分广泛。在系统管理方面，它允许用户向运行中的应用程序添加功能，如插件支持、模块化更新等。在安全领域，安全工具会使用注入技术来提供深度防护或监控。然而，远程进程注入技术也具有极高的风险性，特别是当被用于恶意软件时，它能够被用来注入恶意代码，对用户系统的安全性和稳定性造成威胁。因此，了解这一技术的同时，也必须对其潜在的安全风险有所认识，特别是在进行系统安全防护时，需要对该技术进行检测和防护。
### 结语
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# 1. 驱动安装机制概述
## 简介
驱动安装机制是指操作系统与计算机硬件设备之间交互的过程。这一过程涉及到驱动软件的识别、加载和初始化，确保硬件设备能够在操作系统中正确、高效地运行。本章节将从宏观角度对驱动安装机制进行概述，为深入探讨特定驱动如mPower1203提供基础。
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一
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然而，请注意：
1. 引用[1]提到从Github下载安装包：tensorflow-on-arm，但该仓库主要提供TensorFlow 1.x版本的预编译包，且文件名中明确有cp35（Python3.5）和aarch64。
2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1