CN107273104B - 一种配置数据结构的处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种配置数据结构的处理方法及装置。所述方法可以包括获取待处理的源数据，载入预先设置的与所述源数据业务场景相匹配的数据配置文件；在所述数据配置文件中查找与所述源数据的第一匹配字段相匹配的第二匹配字段；将查找到的所述数据配置文件中第二匹配字段的数据结构配置信息赋值给所述源数据中相应的第一匹配字段。利用本申请中各个实施例，可以避免为相同业务场景下的多个作业任务的重复数据配置，减少了代码冗余，提高编码作业效率，提升用户作业操作体验。

Description

一种配置数据结构的处理方法及装置

技术领域

本申请属于计算机数据处理领域，尤其涉及一种配置数据结构的处理方法及装置。

背景技术

数据可视化起源于18世纪，数据可视化的主要目的是要对数据进行可视化处理，数据到图形的映射，以实现能够更加明确有效地传达信息，例如网站网页中的图表绘制、APP中用户关注信息的实时图像展示等。

一般的，在网页设计或终端应用数据可视化处理时，通常需要为当前的作业任务进行数据建模。建成的数据模型主要是用来表达数据的底层描述，通常可以包括数据的定义、类型、数据格式化，以及不同数据类型的操作功能等，例如浮点数可以配备加、减、乘、除操作等。具体的例如在接到数据可视化处理作业任务时，设计人员需要为当前的作业任务设计并构建符合当前应用场景的数据模型，为需要处理的数据源中的数据设置好数据结构配置信息。例如利用现有技术中较为流行的可视化库D3.JS提供的映射机制设置的某个数据配置描述如下：

当使用D3.JS设置圆形的绘制属性时，如cx、cy、width、height、fill，需要在方法链上需要调用5次attr()方法：

circleObj.attr("cx",0).attr("cy",0).attr("width",50).attr("height",50).attr("fill","teal")；

或者，现有技术中也可以采用D3.JS提供的多值映射机制，这个机制可以让设计人员仍然使用attr()方法一次性设置多个值，即将所有的配置封装入一个对象：

但是，现有技术中，每次作业任务的数据结构配置都是由设计人员手动进行数据模型定义、设置。在面对同一类业务场景的多个作业任务时通常需在不同的作业任务中绘制多张图表，尤其是这些图表的数据中某个维度的数据模型都相同的时候，设计人员就需要为各个图表的数据都定义一次，配置生成源数据的数据模型。如某个作业任务1中图表的数据模型的代码：

当处理作业任务2、作业任务3时，对于同样类型的源数据往往会造成导致chart1、chart2、chart3三张图表的数据模型代码重复定义。这样不但造成了代码的冗余而且不利于代码的可读性，有时候还会造成图表显示数据的不一致性。并且当业务的数据需要具备一定的专业背景时，更是需要用户去了解数据该如何定义，很容易发成错误，降低编码设计人员的作业操作体验。

现有技术中例如网页中图表数据的数据模型采用人工手动配置的方法，不仅数据结构的配置效率低，而且在面对同样业务场景的业务数据时还会增加大量重复配置数据结构的工作，降低编码作业效率，增加代码错误风险，降低用户作业操作体验。

发明内容

本申请目的在于提供一种配置数据结构的处理方法及装置，可以避免为相同业务场景下的多个作业任务的重复数据配置，减少了代码冗余，提高编码作业效率，提升用户作业操作体验。

本申请提供的一种配置数据结构的处理方法及装置是这样实现的：

一种配置数据结构的处理方法，所述方法包括：

获取待处理的源数据，载入预先设置的与所述源数据业务场景相匹配的数据配置文件；

在所述数据配置文件中查找与所述源数据的第一匹配字段相匹配的第二匹配字段；

将查找到的所述数据配置文件中第二匹配字段的数据结构配置信息赋值给所述源数据中相应的第一匹配字段，。

一种配置数据结构的处理装置，所述装置包括：

数据加载模块，用于获取待处理的源数据，以及载入与所述源数据业务场景相匹配的数据配置文件；

配置匹配模块，用于存储预先设置的基于业务场景定义的数据配置文件，以及在与所述源数据业务场景相匹配的数据配置文件中查找与所述源数据的第一匹配字段相匹配的第二匹配字段；

数据配置模块，用于将查找到的所述数据配置文件中第二匹配字段的数据结构配置信息赋值给所述源数据中相应的第一匹配字段。

一种数据结构配置装置，所述装置包括：

存储单元，用于存储预先设置的至少一份基于业务场景定义的数据配置文件；

处理单元，用于在与待处理的源数据业务场景匹配的数据配置文件中查找与所述源数据的第一匹配字段相匹配的第二匹配字段，以及将查找到的所述第二匹配字段的数据结构配置信息赋值给所述源数据中相应的第一匹配字段。

本申请提供的一种配置数据结构的处理方法及装置，可以提供适配业务场景的通用数据结构配置处理方法。在相同类型业务场景的下为不同作业任务构建数据模型时可以使用预先设置的该类型业务场景下的通用数据配置文件，然后可以根据设置的匹配关键字段如数据属性名自动在数据配置文件中进行配对查找。然后可以加载查找到的该属性名下的数据配置结构信息并赋给要生成图表的数据源中相应的数据，配置生成最终的数据源中相应属性名的数据结构，完成数据定义。显然，采用本申请提供的配置数据结构的处理方法及装置，可以快速的完成源数据中的数据定义，在使用时可以通过加载数据配置文件完成数据结构配置，减少用户重复的配置数据结构的工作，大大提高编码作业效率。并且相同类型业务场景的数据可以采用统一的数据配置文件，使用统一规范化的数据定义，大大减少了代码冗余和降低代码错误风险，提升用户作业操作体验和整体作业任务的处理效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请提供的一种配置数据结构的处理方法一种实施例的方法流程示意图；

图2是本申请提供的一种配置数据结构的处理装置另一种实施例的方法流程示意图；

图3是本申请提供的一种数据结果配置装置一种实施例的模块结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

图1是本申请所述一种配置数据结构的处理方法一个实施例的方法流程图。虽然本申请提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤或装置结构，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法或装置中可以包括更多或者更少的操作步骤或模块结构。在逻辑性上不存在必要因果关系的步骤或结构中，这些步骤的执行顺序或装置的模块结构不限于本申请实施例提供的执行顺序或模块结构。所述的方法或模块结构的在实际中的装置或终端产品应用时，可以按照实施例或者附图所示的方法或模块结构连接进行顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。

具体的如图1所述，本申请一种实施例提供的一种配置数据结构的处理方法可以包括：

S1：获取待处理的源数据，载入预先设置的与所述源数据业务场景相匹配的数据配置文件。

本申请中所述的源数据通常可以包括具体应用场景中需要进行数据可视化生成图表的数据源中的数据。一般的，在接到数据可视化作业任务时可以确定待处理的源数据，设置该作业任务的数据源。

进一步的，获取待处理的源数据之后，可以根据该数据可视化作业任务的源数据的业务场景加载相应的数据配置文件，在本实施例中具体的可以通过载入数据建模工具加载数据配置文件。在本申请中，可以预先设置作业任务下业务场景的通用数据配置文件，该数据配置文件可以适用于属于该相同业务场景下的不同作业任务进行配置数据结构。一般的，在数据可视化处理时，通常包括一些共通的视觉元素，如：

(1)坐标：数值的位置被对应到直角坐标系或极坐标上；

(2)大小：数值的大小被对应到图形的大小上；

(3)色彩：数值的分类和界限等被对应到颜色的不同上；

(4)标签：数值的特征用标签来标记；

(5)关联：数值之间的联系，用关联线条登连接起来。

进行图表绘制时，执行数据到图表的映射，即源数据中数据数值的度量映射，数据属性的映射等。数据可视化作业任务中的数据可以看作是数据对象和该数据对象属性的集合。在本申请中，可以针对不同的业务场景预先定义设置好数据的属性及属性值的类型和格式，形成适用于具体某类业务场景的通用的数据配置文件。

本申请实施例中，所述的数据结构可以包括数据的属性及属性值，所述的属性具体的可以包括数据的变量、值域、特征或特性等，所述的属性值可以理解为具体表达数据的数值或者符号的数据值。在实际多数现场应用中，对于各个具体业务场景中的数据而言，数据的类型和格式通常是固定的。例如金融业务、***安全、业务订单等的网页图表绘制中，相同的业务场景中涉及到的数据定义、取值、调用方式等等往往存在大量相同或相似的配置方式。因此，本申请实施例中可以预先定义设置好适配具体业务场景的数据配置文件，在实施过程中可以通过提供的通用配置工具加载该数据配置文件，用户就可以避免为各个图表都去定义相同的数据配置，减少了代码的冗余并提高了编码效率。

具体的在本申请网页数据可视化绘制页面图表的应用场景中，所述的数据配置文件可以采用JSON描述的文件格式，将用户预先定义业务场景的数据结构配置信息以JSON数据的描述格式保存。所述的JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式，采用完全独立于语言的文本格式，是一种理想的数据交换语言，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(一般用于提升网络传输速率)。通常JSON数据的书写格式是：名称/值对。具体的，本实施例应用场景以JSON格式提供的一种配置文件中的配置内容可以包括：PropertyName代表数据的属性名，作为数据结构的键值，用于配对，name代表该数据的显示名(用于图表上的显示)，type代表数据的类型，format定义了数据的格式化信息(如显示几位小数点，时间类型的数据该如何显示等)。代码实现可以包括如下数据结构配置信息：

用户可以为某一类业务场景预先设置数据配置文件。这样，用户在处理该业务场景下的不同作业任务时，可以加载该业务场景的数据配置文件，完成源数据的数据定义。数据配置文件中包含了用户定义设置的业务场景下可能使用到的所有数据的数据结构配置信息。在使用的时候，获取待处理的源数据后可以按需载入预先设置的与所述源数据业务场景相匹配的数据配置文件。

S2：在所述数据配置文件中查找与所述源数据的第一匹配字段相匹配的第二匹配字段。

本实施例中所述的源数据通常可以在载入数据之前进行数据属性名与数据配置文件中的属性统一化处理，将设置的数据源中的源数据的属性名与数据配置文件中表达相同含义的属性名统一。这样，就可以通过提供的数据建模工具在载入的数据配置文件中按照属性名进行查找配对。本实施例应用场景中可以设置为按照属性名称进行查找配置，即本实施例中进行查找配对的所述源数据的第一匹配字段和数据配置文件中的第二匹配字段均为数据的属性名。当然在其他的实施例中，所述第一匹配字段和第二匹配字段也可以为设定的其他用于查找配对的数据字段。或者，甚至在一些实施方式中，所述第一匹配字段与第二匹配字段也可以不必为相同的数据字段，而是通过第一匹配字段与第二匹配字段的对应关系进行查找匹配。因此，本申请所述配置数据结构的处理方法的另一种实施例中，所述第一匹配字段与所述第二匹配字段可以为数据的属性名。

具体的一个应用中例如，在金融业务场景的数据可视化作业任务处理时，预先配置了该金融业务场景下适用的JSON格式的数据配置文件“FinCfgUtil”。该数据配置文件“FinCfgUtil”中预先定义了金融业务场景里可以用到的100个数据的属性及属性值的类型，包括属性名、、数据类型、取值方式等的数据结构配置信息。在一个实际金融开发中数据建模(定义)时加载设置的数据源中的源数据实际用到30个数据，这30个源数据的属性名在加载处理前可以被统一规范成与数据配置文件中表达相同含义的数据的属性名相同。然后，可以根据属性名在数据配置文件“FinCfgUtil”中逐个查找与源数据的属性名(第一匹配字段)相同的属性名(第二匹配字段)。

本实施例中，获取源数据并载入相应的数据配置文件后，可以在所述数据配置文件中查找与所述源数据的第一匹配字段相匹配的第二匹配字段。

S3：将查找到的所述数据配置文件中第二匹配字段的数据结构配置信息赋值给所述源数据中相应的第一匹配字段。

如上述，经过在数据配置文件中的查找匹配，可以找到数据配置文件中与第一匹配字段相匹配的第二匹配字段，然后可以将查找到的第二匹配字段的数据结构配置信息赋值给源数据中相应的第一匹配字段，生成最终的数据定义，完成数据结构配置。在本实施例应用场景中，数据配置文件加载、查找、配对、赋值、生成数据定义等这一些列操作可以通过设置的数据建模工具在内部执行处理完成，自动的实现对源数据的数据定义，大大提高作业处理效率。

例如在上述金融业务场景下适用的JSON格式的数据配置文件“FinCfgUtil”中全部查找到了30个源数据的相应数据结构配置信息，可以将数据配置文件中与源数据属性名相同的30个属性名下的数据结构配置信息赋值给30个源数据，快速、自动生成这30个源数据的代码定义、取值、调用方式等等。

当然，在一些应用场景中，所述的数据配置文件可能未必全部包括当前作业任务下源数据的所有数据字段，例如数据配置文件“FinCfgUtil”中可以仅包括30个源数据中29个源数据的数据结构配置信息，对于属性名“AntFanyi”并没有相关的数据结构配置信息。此时对于属性名为“AntFanyi”的源数据的数据结构配置可以由用户采用手动编码自行设置。当然，用户也可以在数据配置文件“FinCfgUtil”中添加属性名“AntFanyi”的相关数据定义的配置信息，然后重新加载数据配置文件“FinCfgUtil”中，完成包括属性名“AntFanyi”的所有源数据的数据结构配置。

这样，采用本申请实施例提供的实施方案，在数据可视化进行数据建模处理时，可以通过载入设定数据配置工具实现快速、自动的数据定义(数据建模)，减少相同业务场景下不同作业任务的重复数据配置，大大减少代码冗余，提高作业效率。例如网页图表绘制数据可视化处理过程设置的执行代码可以如下所示：

var dataFrame＝new Frame(data)；//原始数据转换为数据集合

dataFrame＝Frame.rename('original','new')；//统一属性名

var FinCfgUtil＝require('FinCfgUtil')；//载入数据配置工具

chart.source(dataFrame,FinCfgUtil)；//生成最终的数据定义，并作为数据源载入chart对象中

用户只需要在在chart.source(data)(即为图表实例载入数据源)的时候，将统一数据配置工具作为第二个参数传入，载入相匹配的业务场景的数据配置文件即可将本次实际用到的30个源数据自动完成数据建模。与现有技术的方式相比，不需要一遍一遍为数据的各个属性定义类型、格式等，而且这样可以一次性为所有需要重新定义的数据生成新的模型，大大提高了开发效率，减少了绘制图表的代码量和配置项，使得代码清晰易读，可维护，提供整个作业任务处理效率和用户作业操作体验。

本申请提供的配置数据结构的处理方法可以应用在对网页页面图表绘制进行可视化处理的数据模型构建，相应的，在该应用场景下，所述的源数据的一种实施方式中所述源数据可以包括：网页图表绘制作业中数据可视化处理中的图表数据。当然，需要说明的是，本申请提供的配置数据结构的处理方法不限于网页页面图表绘制的相关作业，在其他的应用场景中，如终端应用展示界面设计、信息交互界面设计等，均可以使用本身提供的技术方案实现根据预先配置的基于业务场景的通用数据配置文件为作业任务中的源数据快速、自动生成数据定义。

本申请的一种实施例中，所述的数据配置文件可以以JSON格式描述，尤其是在web页面图表绘制作业的业务场景中，JSON提供通用的数据交互格式，易于处理器解析和生成，可以提升web页面图表绘制作业的整体处理效率。因此，本申请所述配置数据结构的处理方法的一种实施例中，所述数据配置文件被设置成采用JSON(JavaScript Object Notation)数据描述格式。当然，本申请并不限于数据配置文件一定采用JSON数据格式描述，其他的可选实施方式中也可以采取其他的数据描述格式。

如前所述，用户可以为某一类业务场景预先设置数据配置文件。这样，用户在处理该业务场景下的不同作业任务时，可以加载该业务场景的数据配置文件，完成源数据的数据定义。当然，用户可以根据不同的业务场景的分析、需求设计等，为不同业务场景各自生成一份相应的数据配置文件。用户在面对不同的业务场景时，可以加载相应业务场景下的数据配置文件即可完成源数据的数据定义。因此，本申请的另一种实施例中，所述的数据配置文件被设置成包括基于业务场景定义的数据的结构配置信息。

本申请实施例可以为各个业务场景提供该场景下的数据配置工具，减少用户重复低效的数据配置工作，并且可以统一同一业务场景下图表上的数据显示格式，大大减少代码冗余并降低编码作业错误风险，场景适应灵活，代码清晰易读、维护便利，大大提高了编码效率。

上述所述的配置数据结构的处理方法可以采用页面或者终端应用编程设计语言结合必要处理器、存储器的方式实现。例如web页面图表绘制对源数据进行数据定义时可以采用Javascript语言生成数据配置工具，通过加装数据配置工具实现源数据的快速、字段完成数据定义，提高数据可视化编码作业的处理效率。因此，基于本申请所述的配置数据结构的处理方法，本申请提供一种配置数据结构的处理装置。图2是本申请提供的一种配置数据结构的处理装置一种实施例的模块结构示意图。如图2所示，本实施例中所述装置可以包括：

数据加载模块101，可以用于获取待处理的源数据，以及载入与所述源数据业务场景相匹配的数据配置文件；

配置匹配模块102，可以用于存储预先设置的基于业务场景定义的数据配置文件，以及在与所述源数据业务场景相匹配的数据配置文件中查找与所述源数据的第一匹配字段相匹配的第二匹配字段；

数据配置模块103，可以用于将查找到的所述数据配置文件中第二匹配字段的数据结构配置信息赋值给所述源数据中相应的第一匹配字段。

在一些实施例中，所述配置匹配模块102可以存储当前业务场景下的数据配置文件，在处理该业务场景下的数据可视化作业任务时均可以使用该数据配置文件实现快速、自动的生成源数据最终的数据定义。当然，本申请所述装置的另一种实施例中，所述配置匹配模块102可以基于不同的业务场景为各个业务场景均提供该业务场景下的数据配置文件，这样可以进一步提高配置数据结构的处理装置的适用场景范围，使得数据可视化作业处理更加灵活、边界。因此，本申请所述装置的另一种实施例中，所述配置匹配模块102存储的数据配置文件可以包括：

存储至少一份数据配置文件，所述数据配置文件被设置成基于业务场景定义的数据结构配置信息。

本申请提供的配置数据结构的处理方法还用于应用界面、web网页页面图表绘制等多种数据可视化处理的业务场景中。尤其是在web网页页面图表绘制作业中，可以大幅度减少用户重复低效的数据设置工作，并且可以统一网页页面上展示的图表上的数据显示格式，提高编码作业效率和展示效率。因此，本申请所述装置的一种实施方式中，所述获取的待处理的源数据可以包括网页图表绘制作业中数据可视化处理中的图表数据。

相应的，在web网页页面图表绘制作业的应用场景中，存储的数据配置文件可以为JSON数据格式，以及进行数据查找匹配处理时可以根据数据的属性名进行查找。因此，本申请的另一种实施例中，所述配置匹配模块102存储预先设置数据配置文件被设置成采用JSON数据格式描述。以及，另一种可选实施方式中，所述第一匹配字段与所述第二匹配字段为数据的属性名。具体的，JSON数据格式描述的数据配置文件以及根据属性名进行查找匹配的描述可以参照前述方法相关描述，在此不做赘述。

采用本申请提供的配置数据结构的处理方法装置，可以快速的完成源数据中的数据定义，在使用时可以通过直接加载完成数据结构配置，减少用户重复的配置数据结构的工作，大大提高编码作业效率。并且相同类型业务场景的数据可以采用统一的数据配置文件，使用统一规范化的数据定义，大大减少了代码冗余和降低代码错误风险，提升用户作业操作体验和整体作业任务的处理效率。

当然，基于本申请提供配置数据结构的处理方法及装置的实施方式描述，也可以单独生成一种数据配置工具，用来为某类业务场景下的作业任务的数据进行数据配置，包括但不限于图表数据进行数据可视化作业的数据定义。在一些终端应用设计的编码作业中，同样可以采用本申请描述的数据配置中完成自动、快速的数据结构配置。因此，本申请还提供一种数据结构配置装置，该装置可以采用例如Javascript的编程设计语言结合必要的硬件组成，具体的，所述数据结构配置装置可以包括：

存储单元201，可以用于存储预先设置的至少一份基于业务场景定义的数据配置文件；

处理单元202，可以用于在与待处理的源数据业务场景匹配的数据配置文件中查找与所述源数据的第一匹配字段相匹配的第二匹配字段，以及将查找到的所述第二匹配字段的数据结构配置信息赋值给所述源数据中相应的第一匹配字段。

图3是本申请提供的一种数据结果配置装置一种实施例的模块结构示意图。本申请实施例提供的数据结构配置装置可以包括以数据建模工具或编码作业中可以加载的数据配置工具组件、模块、第三方应用等的形式，可以灵活应用于多种业务场景中，大大减少数据模型中重复数据配置，代码清晰易读、维护便利，提高作业处理效率。

尽管本申请内容中提到JSON数据格式的数据配置文件、实施例所示的PropertyName属性名的数据格式、通过属性名查找匹配、web页面图表绘制、javascript语言等之类的数据格式设置、信息交互方式、应用场景、编程设计语言的描述，但是，本申请并不局限于必须是完全符合标准设计语言、信息交互或实施例所描述的情况。某些设计语言、应用场景、信息交互或实施例描述的实施基础上略加修改后的实施方案也可以实行上述实施例相同、等同或相近、或变形后可预料的实施效果。当然，即使不采用上述javascript语言或者属性名匹配查找等数据处理、判断的方式，只要符合本申请上述各实施例的数据定义、信息交互和信息判断反馈方式，仍然可以实现相同的申请，在此不再赘述。

虽然本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。

上述实施例阐明的单元、装置或模块，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构、类等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，移动终端，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。本申请可用于众多通用或专用的计算机***环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器***、基于微处理器的***、置顶盒、可编程的电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何***或设备的分布式计算环境等等。

虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。

Claims (11)

1.一种配置数据结构的处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理的源数据，载入预先设置的与所述源数据业务场景相匹配的数据配置文件；所述源数据包括需要进行数据可视化以生成图表的数据可视化作业任务的数据，所述数据配置文件包括针对不同的图表绘制的业务场景预先定义设置好的数据配置文件；

在所述数据配置文件中查找与所述源数据的第一匹配字段相匹配的第二匹配字段；

将查找到的所述数据配置文件中第二匹配字段的数据结构配置信息赋值给所述源数据中相应的第一匹配字段，以完成对所述源数据的数据结构配置。

2.如权利要求1所述的一种配置数据结构的处理方法，其特征在于，所述的数据配置文件被设置成包括基于业务场景定义的数据的结构配置信息。

3.如权利要求1或2所述的一种配置数据结构的处理方法，其特征在于，所述源数据包括网页图表绘制作业中数据可视化处理中的图表数据。

4.如权利要求3所述的一种配置数据结构的处理方法，其特征在于，所述数据配置文件被设置成采用JSON数据格式描述。

5.如权利要求3所述的一种配置数据结构的处理方法，其特征在于，所述第一匹配字段与所述第二匹配字段为数据的属性名。

6.一种配置数据结构的处理装置，其特征在于，所述装置包括：

数据加载模块，用于获取待处理的源数据，以及载入与所述源数据业务场景相匹配的数据配置文件；所述源数据包括需要进行数据可视化以生成图表的数据可视化作业任务的数据，所述数据配置文件包括针对不同的图表绘制的业务场景预先定义设置好的数据配置文件；

配置匹配模块，用于存储预先设置的基于业务场景定义的数据配置文件，以及在与所述源数据业务场景相匹配的数据配置文件中查找与所述源数据的第一匹配字段相匹配的第二匹配字段；

数据配置模块，用于将查找到的所述数据配置文件中第二匹配字段的数据结构配置信息赋值给所述源数据中相应的第一匹配字段，以完成对所述源数据的数据结构配置。

7.如权利要求6所述的一种配置数据结构的处理装置，其特征在于，所述配置匹配模块存储的数据配置文件包括：

存储至少一份数据配置文件，所述数据配置文件被设置成基于业务场景定义的数据结构配置信息。

8.如权利要求6或7中任意一项所述的一种配置数据结构的处理装置，其特征在于，所述获取的待处理的源数据包括网页图表绘制作业中数据可视化处理中的图表数据。

9.如权利要求8所述的一种配置数据结构的处理装置，其特征在于，所述配置匹配模块存储的数据配置文件被设置成采用JSON数据格式描述。

10.如权利要求8所述的一种配置数据结构的处理装置，其特征在于，所述第一匹配字段与所述第二匹配字段为数据的属性名。

11.一种数据结构配置装置，其特征在于，所述装置包括：

存储单元，用于存储预先设置的至少一份基于业务场景定义的数据配置文件；所述数据配置文件包括针对不同的图表绘制的业务场景预先定义设置好的数据配置文件；

处理单元，用于在与待处理的源数据业务场景匹配的数据配置文件中查找与所述源数据的第一匹配字段相匹配的第二匹配字段，以及将查找到的所述第二匹配字段的数据结构配置信息赋值给所述源数据中相应的第一匹配字段，以完成对所述源数据的数据结构配置；所述源数据包括需要进行数据可视化以生成图表的数据可视化作业任务的数据。

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