设定该应用程序的数据更新优先级为最高优先级，又比如在终端处于有限电量环境，且应用程序为使用频率最低的应用程序时，可以优先对该应用程序进行休眠处理，具体可以设定该应用程序的休眠的优先级为最低优先级。
[0032]由上可知，本实施例采用在终端运行应用程序时对所述终端当前用户的眼球特征信息进行检测，然后，根据对眼球特征信息的检测情况获取用户使用所述应用程序的行为特征信息，在终端处于有限资源环境下，根据行为特征信息，对应用程序进行对应的处理；该方案可以在终端处于有限资源环境下，根据用户使用应用程序的行为特征信息行为特征信息自动对应用程序进行对应的处理，无需用户进行手动操作，与现有技术相比，降低了用户操作的复杂度，进一步使得终端更智能化。
[0033]另外，本实施例行为特征信息是基于眼球特征信息的检测的，用户在使用应用时，由于眼球特征信息可以精确地反映用户使用应用的行为，因此在有限资源环境下，根据该行为特征信息对应用进行相应处理，可以在降低用户操作的复杂度的同时，可以精确地得到用户使用应用的行为，从而进行最合理的处理，提升了用户体验。
[0034]实施例二、
[0035]请参阅图2，为本发明实施例一提供的一种应用程序的处理方法，该处理方法可以采用应用程序的处理装置来实现，并且该处理装置可以集成在终端设备中来实现本实施例的方法，其中，终端设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑等，本实施例并不以此为限。本实施例的方法可以包括:
[0036]步骤201，在终端运行应用程序时对该终端当前用户的眼球特征信息进行周期性地检测。
[0037]在本实施例中可以先由处理装置在终端运行应用时对用户的眼球特征信息比如虹膜信息进行周期性地检测。
[0038]比如，在终端运行应用I时，处理装置以周期Tl对用户的眼球特征信息进行周期性地检测，在终端运行应用2时，以周期T2对用户的眼球特征信息进行周期性地检测，……在终端运行应用η时，以周期Tn对用户的眼球特征信息进行周期性地检测。应当理解是的:针对每个应用的眼球特征信息的周期可以相同，也可以不相同，这些都可以根据实际需求设定。例如每隔3s对用户的眼球特征信息进行检测。
[0039]步骤202，根据对眼球特征信息的检测情况获取用户使用应用程序的行为特征信息。
[0040]本实施例，处理装置根据眼球特征信息的检测情况获取用户使用应用程序的行为特征信息，其获取行为特征信息的方式有多种，下面将做具体介绍:
[0041](I)、例如，眼球特征信息可以包括:应用程序每次使用时长，此时，根据步骤202的描述，获取该行为特征信息的过程可以包括:
[0042]在第一次检测到用户的眼球特征信息时触发与该应用程序对应的计时器开始计时；
[0043]在连续η次未检测到该用户的眼球特征信息时触发计时器停止计时，η为大于2的正整数；
[0044]根据该计时器的计时值获取应用程序本次使用的时长，该计时值包括:所述计时器开启计时时的第一计时值，以及所述计时器停止计时时的第二计时值。
[0045]比如，终端运行应用a时，终端会每隔3s对用户的眼球特性信息进行检测，在第一次检测到用户眼球特征信息时，触发该应用a对应的计时器开始计时；之后如果终端连续3次未检测到该用户的眼球特征信息，则触发该计时器停止计时，此时可以根据计时器的计时值来计算应用程序该次使用的时长，具体地，计算计时器停止计时时的第二计时值与计时器开启计时时的第一计时值之差，该差值即为本次使用的时长；之后在终端下一次运行应用a时，终端再次每隔3s对用户的眼球特征信息进行检测，在第一次检测到用户眼球特征信息时，触发该计时器开始计时，如果终端连续3次未检测到该用户的眼球特征信息，则触发该计时器停止计时，然后再根据计数器的计时值来计算本次使用时长……以此类推，在终端第η次运行应用a时，同样每隔3s对用户的眼球特征信息进行检测，在第一次检测到用户眼球特征信息时，触发该计时器开始计时，在终端连续3次未检测到该用户的眼球特征信息停止计时，然后根据计数器的计数值来计算应用a第η次使用的时长；此时终端将会得到每次应用a使用的时长。
[0046]通过上述方式获取应用程序每次使用的时长，会比较精确，因为在终端运行应用a的过程中，用户有可能不在使用该应用a，此时将会检测不到用户的眼球特征信息，如果按照终端运行应用a的时长作为应用a该次使用时长，会导致终端统计的使用时长会大于实际时长，从而导致行为特征信息不精确的问题；然而，本实施例通过检测眼球特征信息的情况下来获取的应用程序每次使用的时长，会更加真实地反映用户使用应用a的实际使用时长，提升了行为特征信息的精确性。
[0047](2)、例如，行为特征性信息可以包括:应用程序每次使用时长、应用程序每次使用时长；根据步骤202的描述，获取该行为特征信息的过程可以包括:
[0048]先获取应用程序每次使用时长，然后再获取应用程序的累计使用时长。
[0049]其中，获取应用程序每次使用时长的方式可以参考上述方式I的内容，利用计时器来获取应用程序每次使用时长，这里就不在赘述。
[0050]获取应用程序的累计使用时长的方式也有很多种，比如在获取应用程序每次使用时长之后，对每次使用时长进行累加从而获取累计使用时长。又比如，在计时器采用累加计时的方式计时时，可以直接获取该计数器当前的计时值，将该计时值作为应用程序的累计使用时长；也即，在上述第一计时值为上一次运行应用程序计时器停止计时的计时值的情况下，获取累计使用时长的过程可以具体为:获取计时器当前的计时值，并根据该计时值获取应用程序累计使用时长。通过该方式获取的累计使用时长与用户使用应用程序的实际累计时长相近，可以提高行为特征信息的精确性。
[0051](3)、例如，行为特征信息包括:应用程序的累计使用次数；其中，获取累计使用次数的方式有多种，比如使用一个计数器对应用程序的使用次数进行计数，终端每运行一次该应用程序，则使该计数器加1，最后获取计数器当前的计数值即可获取累计使用次数:又比如，使用个计数器对应用程序的使用次数进行计数，在终端连续几次检测到用户的眼球特征信息时，则该计数器加1，最后获取计数器当前的计数值即可获取累计使用次数，也即步骤202可以具体包括:
[0052]在连续m次检测到用户的眼球特征信息时，使与该应用程序对应的计数器加I，该计数器用于对该应用程序的使用次数进行累加计数，m为大于2的正整数；
[0053]根据该计数器当前的计数值获取当前应用程序的累计使用次数。
[0054]根据是否检测到眼球特征信息进行计数，相比根据终端是否运行应用进行计数，得到的累计使用次数会比较精确，表达了用户的真实行为特征，因为在某些情况下，用户可能误操作打开某个应用，此时如果计数器加I的话，那么最后得到的累计次数将不符合用户的真实意愿，导致行为特征信息不精确。
[0055]比如，在终端运行应用b后，触发终端每隔2s对用户的眼球特征信息进行周期性检测，若连续3次检测到该用户的眼球特征信息，此时将会是该应用b对应的计数器加I，从而得到当前应用b的累