dash.js中平均下载速率怎么获取

在Dash.js中，获取平均下载速率可以通过使用Dash.js提供的API来实现。具体步骤如下：

1. 首先，在Dash.js中创建一个MetricsReporting对象：

var metricsReporting = player.getMetricsFor('video');

其中，'video'是指要获取统计信息的媒体类型，可以是'audio'、'video'、'stream'等。

2. 然后，使用MetricsReporting对象提供的接口获取各种统计数据。平均下载速率可以通过以下代码获取：

var metrics = metricsReporting.getMetrics('HttpList');
var downloadTime = metrics.TotalDownloadTime / 1000; // 转换为秒
var downloadedBytes = metrics.TotalDownloadedBytes;
var downloadSpeed = downloadedBytes / downloadTime;

其中，getMetrics('HttpList')表示获取HTTP请求列表的统计数据，TotalDownloadTime表示总下载时间，TotalDownloadedBytes表示总下载字节数。最后，通过下载字节数除以下载时间，即可计算出平均下载速率。

需要注意的是，获取平均下载速率的具体实现方式可能会因使用的版本和配置不同而有所差异。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法来获取相关信息。

相关问题

dash中平均下载速率怎么获取

在Dash中，获取平均下载速率的具体实现方式可以根据使用的工具和技术不同而异。以下是一些常见的获取平均下载速率的方法：

1. 使用Dash.js库：Dash.js是一个流媒体播放器库，其中包含了一些用于获取各种统计数据的API。通过调用Dash.js提供的API，可以获取平均下载速率等信息。

2. 使用Chrome浏览器的开发者工具：在Chrome浏览器中打开开发者工具，选择Network选项卡，可以看到所有的网络请求信息。在这里可以查看每个请求的下载速率、下载时间等详细信息，也可以通过计算平均值来获取平均下载速率。

3. 使用第三方工具：还有一些第三方工具可以用于获取Dash流的统计信息，如Bitmovin Analytics、Conviva等。这些工具可以提供更详细的统计数据，包括平均下载速率、网络延迟、缓存情况等信息。

需要注意的是，获取平均下载速率的具体方法可能会因使用的技术和工具的不同而有所差异。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法来获取相关信息。

dash.js中bns在哪个文件

在Dash中，`dash.js`是Dash内部使用的JavaScript库，用于处理与交互相关的功能，其中包括plotly.js的封装。`dash.js`中并没有直接设置`bns`的代码，因为`bns`是plotly.js的配置选项，它是在`dcc.Graph`的`config`属性中设置的。

当用户与图表交互时，`dash.js`会发送请求到Dash后端，后端会根据请求参数生成新的图表，并将其返回给前端。在生成新的图表时，后端会根据`dcc.Graph`的`config`属性中的设置来生成plotly.js的配置，并将其传递给新的图表。因此，`bns`的设置是在后端代码中实现的。

具体来说，在Dash后端代码中，`bns`的默认值是通过`plotly.graph_objs`模块中的`layout`对象来设置的，例如：

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import plotly.graph_objs as go

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(
        id='example-graph',
        figure={
            'data': [
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 1, 2], 'type': 'bar', 'name': 'SF'},
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [2, 4, 5], 'type': 'bar', 'name': 'Montreal'},
            ],
            'layout': go.Layout(
                title='Dash Data Visualization',
                barmode='stack',
                xaxis={'title': 'X Axis'},
                yaxis={'title': 'Y Axis'},
                # 设置buffer size为128
                bns=128
            )
        }
    )
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

在上面的示例中，使用`go.Layout`来设置图表的布局信息，其中包括`bns`的设置。在后端代码中，根据`dcc.Graph`的`config`属性中的设置来生成plotly.js的配置，并将其传递给新的图表。