CN109685668B - 订单批量处理方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种订单批量处理方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法包括：获取订单信息库，订单信息库包括订单信息和每一订单信息对应的类型标识；对每一类型标识对应的订单信息按照预设的分类方式进行划分，得到每一类型标识对应的通用信息和定制信息；对通用信息进行模板配置，得到订单协议模板；对定制信息进行文件模板定制，得到订单定制模板；将订单协议模板与订单定制模板进行关联，得到每一订单信息中的订单协议模板与订单定制模板的对应关系；基于对应关系，通过订单业务***的清单上载控件生成每一类型标识对应的目标订单信息库。通过上述方法可以提高订单批量处理的效率。

Description

订单批量处理方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种订单批量处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着社会的快速发展，对于大型交易处理平台而言，通常会涉及到大批量的订单需要进行一系列的处理。以保险行业的投保订单为例，通常一个人会购买多个险种的保险订单，如车险、健康险、意外险等，或者多人购买相同的险种，为此，需要填写大批量的保单，而且大批量的保单信息包含大量重复信息，如不同险种的投保人的基本信息，相同险种的保费、保额和生效日期等。目前，保单信息表都是由业务人员人工填写，若有上千份保单，则需要业务人员逐个填写上千次，一方面增加了业务人员的填写难度，另一方面也严重影响了保单投保的效率。因此，需要提供一种便捷、高效的订单批量处理的方法解决上述问题。

发明内容

本发明实施例提供一种订单批量处理方法、装置、计算机设备及存储介质以解决订单批量处理效率不高的问题。

一种订单批量处理方法，包括：

获取订单信息库，所述订单信息库包括订单信息和每一所述订单信息对应的类型标识；

对每一类型标识对应的所述订单信息按照预设的分类方式进行划分，得到每一类型标识对应的通用信息和定制信息；

对所述通用信息进行模板配置，得到订单协议模板；

对所述定制信息进行文件模板定制，得到订单定制模板；

将所述订单协议模板与所述订单定制模板进行关联，得到每一所述订单信息中的所述订单协议模板与所述订单定制模板的对应关系；

基于所述对应关系，通过订单业务***的清单上载控件生成每一所述类型标识对应的目标订单信息库。

一种订单批量处理装置，包括：

订单信息库获取模块，用于获取订单信息库，所述订单信息库包括订单信息和每一所述订单信息对应的类型标识；

订单信息划分模块，用于对每一类型标识对应的所述订单信息按照预设的分类方式进行划分，得到每一类型标识对应的通用信息和定制信息；

协议模板获取模块，用于对所述通用信息进行模板配置，得到订单协议模板；

定制模板获取模块，用于对所述定制信息进行文件模板定制，得到订单定制模板；

对应关系获取模块，用于将所述订单协议模板与所述订单定制模板进行关联，得到每一所述订单信息中的所述订单协议模板与所述订单定制模板的对应关系；

目标订单信息库获取模块，用于基于所述对应关系，通过订单业务***的清单上载控件生成每一所述类型标识对应的目标订单信息库。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述订单批量处理方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述订单批量处理方法的步骤。

上述订单批量处理方法、装置、计算机设备及存储介质中，首先，获取订单信息库。然后，对每一类型标识对应的订单信息按照预设的分类方式进行划分，得到每一类型标识对应的通用信息和定制信息，以便后续更加高效地对批量订单进行进一步处理，减少了重复处理批量订单的工作量。接着，对通用信息进行模板配置，得到订单协议模板，以使通用信息利用订单协议模板减少重复处理批量订单的工作量。并对定制信息进行文件模板定制，得到订单定制模板，节省了一一对定制信息进行处理的时效，而且能够避免疏忽带来的错误，提高了对定制信息的处理的效率。再接着，将订单协议模板与订单定制模板进行关联，得到每一订单信息中的订单协议模板与订单定制模板的对应关系，用于后续根据该对应关系对订单信息进行组合，以便后续能同时对同一类型标识的批量订单信息进行高效处理。保证订单信息的处理的准确性。最后，基于对应关系，通过订单业务***的清单上载控件生成每一类型标识对应的目标订单信息库，提高了批量处理订单的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的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发明的一些实施例，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是本发明实施例提供的订单批量处理方法的应用环境示意图；

图2是本发明实施例提供的订单批量处理方法一示例图；

图3是本发明实施例提供的订单批量处理方法的另一示例图；

图4是本发明实施例提供的订单批量处理方法的另一示例图；

图5是本发明实施例提供的订单批量处理方法的另一示例图；

图6是本发明实施例提供的订单批量处理方法的另一示例图；

图7是本发明实施例提供的订单批量处理方法的另一示例图；

图8是本发明实施例提供的订单批量处理装置的一原理框图；

图9是本发明实施例提供的计算机设备的一示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

本申请提供的订单批量处理方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端通过网络与服务端进行通信，服务端接收客户端发送的订单信息库，然后将该订单信息库中的订单信息划分为通用信息和定制信息，对通用信息进行模板配置，得到订单协议模板，并对定制信息进行文件模板定制，得到订单定制模板。进而将订单协议模板与订单定制模板进行关联，根据对应关系，通过业务***的清单上载控件生成每一类型标识对应的目标订单库。其中，客户端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务端可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，以该方法应用于图1中的服务端为例进行说明，包括如下步骤：

S10：获取订单信息库，订单信息库包括订单信息和每一订单信息对应的类型标识。

其中，订单信息库是指由批量的订单信息组成的订单信息数据库，包括订单信息和每一订单信息对应的类型标识。订单信息是指与电子交易订单(如投保订单)相关的信息，例如车辆保险投保订单信息中的车型号、车牌号和保险年限等订单信息。类型标识用于标识不同种类订单信息，具体地，可以采用编号或者名称等作为类型标识。每一订单信息中都携带有该订单信息对应的类型标识。具体地，服务端接收客户端发送的订单信息库，如订单信息库中包括车辆保险投保订单信息且该订单信息对应的类型标识为“ID01”、个人财产保险投保订单信息且该订单信息对应的类型标识为“ID02”和工程保险投保订单信息且该订单信息对应的类型标识为“ID03”。

在一个具体实施方式中，获取订单信息库的动作可以由特定的指令或请求来触发。可选地，客户端发起一个订单信息库查询请求，并将该订单信息库查询请求发送至服务端，服务端在获取到该订单信息库查询请求之后，根据该订单信息库查询请求触发一个订单信息库查询指令，从而查询到对应的订单信息库并获取该订单信息库。

进一步地，用户通过客户端输入用户名和密码登录至订单信息库的访问页面，客户端根据访问页面中输入的查询信息生成订单信息库查询请求。服务端接收客户端发送的订单信息库查询请求。服务端在接收到订单信息库查询请求后，对订单信息库查询请求进行解析，通过对订单信息库查询请求的解析以提取订单信息库查询请求中订单信息库标识。服务端中存储有多个订单信息库，不同的订单信息库采用订单信息库标识来区分。服务端在提取到订单信息库查询请求中的订单信息库标识后，在存储的订单信息库中查询是否存在与订单信息库标识对应的订单信息库，若存在，则查询到。若不存在，则返回查询失败的提示信息。最后提取订单信息库标识对应的订单信息库。

S20：对每一类型标识对应的订单信息按照预设的分类方式进行划分，得到每一类型标识对应的通用信息和定制信息。

其中，预设的分类方式是指预先设定的对订单信息按照类别进行划分的方式，如对订单信息中的相同信息归为一类，并对订单信息中的不同信息归为另一类的分类方式。可选地，该预设的分类方式可以是基于文本分类算法的分类方式，即对订单信息的文本信息进行识别分类的算法。也可以是关键词提取算法的分类方式，即根据相同关键数量进行分类的算法。可以理解地，通过提取关键词进行分类的分类方式，更加简单高效。优选地，本实施例中采用关键词提取算法的分类方式进行分类。

其中，通用信息是指很多类型标识对应的订单信息中都包含的订单字段。定制信息是指较少类型标识对应的订单信息中包含的订单字段。其中，通用消息和定制消息的分类可以通过设定一个阈值来进行分类，通过该阈值来判断该将对应的订单字段划分为通用信息还是定制信息。继续以步骤S10中的投保订单信息为例，车辆保险订单中包括的客户信息、渠道信息和标的信息为很多类型标识对应的订单信息中都包含的订单字段，即通用信息。而车辆保险订单中包括的车型号、车牌号和保险年限的订单信息的内容信息较少类型标识对应的订单信息中包含的订单字段，即为定制信息。

可以理解地，由于电子交易中，通常有大批量订单需要处理，这些大批量的订单中，每一类型标识对应的订单信息中包括很多类型标识对应的订单信息中都包含的订单字段和较少类型标识对应的订单信息中包含的订单字段。因此，对每一类型标识对应的订单信息进行分类划分，以便后续更加高效地对批量订单进行进一步处理，减少了重复处理批量订单信息的工作量。

S30：对通用信息进行模板配置，得到订单协议模板。

其中，模板配置是指为通用信息设置成标准化形式的操作。订单协议模板是通用信息包含的基本结构和内容，用于对通用信息进行归类整理的模板。例如，一“客户信息”的通用信息，其订单协议模板包括“姓名”、“电话号码”和“身份证号码”等。具体地，服务端通过对通用信息进行分析后，采用web前端技术对通用信息进行配置，生成订单协议模板。其中，web前端技术可以是php技术，也可以是HTML技术，还可以是ASP.NET技术等。

在一具体实施方式中，以保险的投保订单为例，服务端可以基于不同的险种生成相关的保单协议。首先要确定对应的险种，然后根据险种的特点配置订单协议模板的基本结构和内容，例如，通用信息中的客户信息包含投保人信息，渠道信息费用，签约双方，保险标的，付款信息，特别约定等。

例如，有A、B、C三个险种，A险种有100条投保信息，B险种有1000条投保信息，C险种有2000条投保信息，因此需要配置3个订单协议模板即可将3100条投保信息中通用信息进行归类整理到3个订单协议模板中。

本实施例中，通过对通用信息进行模板配置，得到订单协议模板，以使通用信息利用订单协议模板减少重复处理批量订单的工作量。

S40：对定制信息进行文件模板定制，得到订单定制模板。

其中，文件模板定制是指对定制信息定制的用于存储信息的格式化的文件模板的操作。订单定制模板是一种存储定制信息的文件模板，该订单定制模板可以是xls文件模板，即采用Excel表格进行存储信息的模板，也可以是xml文件模板，用于对定制保息进行归类整理的文件模板。具体地，服务端可以基于每一类型标识对应的订单信息中的定制信息，利用解析技术对定制信息进行解析后生成相应的订单定制模板，该解析技术可以是POI解析技术，也可以是DOM解析技术。其中，POI是一种开放源码函式库，用于提供API给Java程序对Microsoft Office格式档案读和写的功能。DOM是一种文档管理模型，用于Java程序对xml格式读取和操作的功能。

继续以步骤S20中的车辆保险订单中包括的车型号、车牌号和保险年限等定制信息为例，当服务端识别到该定制信息时，对该定制信息进行解析后，生成一个包含“车型号”、“车牌号”和“保险年限”等定制信息的定制文件模板，从而能准确方便地存储每一类型标识对应的订单信息中定制信息，节省了一一对定制信息进行处理的时间，而且能够避免疏忽带来的错误，提高了对定制信息的处理的效率。

可以理解地，每一类型标识对应的订单信息包含通用信息和定制信息，每一通用信息对应一订单协议模板，每一定制信息对应一订单定制模板，因此，订单协议模板与订单定制模板一一对应。使得批量订单信息得到高效处理。

S50：将订单协议模板与订单定制模板进行关联，得到每一订单信息中的订单协议模板与订单定制模板的对应关系。

其中，关联是指将同一类型标识对应的订单协议模板与订单定制模板进行相应映射的操作。对应关系是指每一订单信息中的订单协议模板与订单定制模板之间存在的对应关系。该对应关系可以是一对一的对应关系，也可以是一对多的关系，还可以是多对多的对应关系。本实施例中，由于每一类型标识对应的订单信息包含通用信息和定制信息，每一通用信息对应一订单协议模板，每一定制信息对应一订单定制模板，本实施例中的对应关系为一对一的对应关系，即订单协议模板与订单定制模板一一对应。具体地，将订单协议模板与订单定制模板进行关联，得到每一订单信息中的订单协议模板与订单定制模板的对应关系，用于后续根据该对应关系对订单信息进行组合，以便后续能同时对同一类型标识的批量订单信息进行高效处理。保证批量订单信息的处理的准确性。

S60：基于对应关系，通过订单业务***的清单上载控件生成每一类型标识对应的目标订单信息库。

其中，订单业务***是指处理订单业务的***，包括订单业务处理的控件，其中，清单上载控件是一种将具有对应关系的订单对象(如文档对象或者xml对象)上传，以生成具有对应关系的订单的控件。目标订单信息库是指对批量订单信息按照对应关系上传生成的订单信息组成的目标订单信息数据库。该目标订单信息库中的每一目标订单信息由于是根据每一订单信息中的订单协议模板与订单定制模板的对应关系生成的，因此，保证了每一目标订单信息的准确性，同时，通过清单上载控件能够一次性生成目标订单信息库，提高了批量订单的处理效率。

具体地，服务端获取了每一订单信息中的订单协议模板与订单定制模板的对应关系后，将该对应关系通过订单业务***的清单上载控件生成每一类型标识对应的目标订单信息库。实现了对批量订单信息同时进行处理，提高了批量处理订单的效率。

本实施例中，首先，获取订单信息库。然后，对每一类型标识对应的订单信息按照预设的分类方式进行划分，得到每一类型标识对应的通用信息和定制信息，以便后续更加高效地对批量订单进行进一步处理，减少了重复处理批量订单的工作量。接着，对通用信息进行模板配置，得到订单协议模板，以使通用信息利用订单协议模板减少重复处理批量订单的工作量。并对定制信息进行文件模板定制，得到订单定制模板，节省了一一对定制信息进行处理的时效，而且能够避免疏忽带来的错误，提高了对定制信息的处理的效率。再接着，将订单协议模板与订单定制模板进行关联，得到每一订单信息中的订单协议模板与订单定制模板的对应关系，用于后续根据该对应关系对订单信息进行组合，以便后续能同时对同一类型标识的批量订单信息进行高效处理。保证订单信息的处理的准确性。最后，基于对应关系，通过订单业务***的清单上载控件生成每一类型标识对应的目标订单信息库，提高了批量处理订单的效率。

在一实施例中，如图3所示，步骤S20中，对每一类型标识对应的订单信息按照预设的分类方式进行划分，得到每一订单类型对应的通用信息和定制信息，具体包括：

S21：采用关键词提取算法提取每一订单信息的关键词。

其中，关键词提取算法是指对文本信息提取出关键词的算法，用于作为文本信息分类的依据。该关键词提取算法包括但不限于TF-IDF关键词提取方法、Topic-model关键词提取方法或者RAKE关键词提取算法。

具体地，获取到订单信息库后，采用关键词提取算法提取每一订单信息中包含的关键词，本实施例中，关键词是指订单信息中包含的具有订单信息类别区分指引的词汇，用于评估订单信息库中的每一类型标识对应的订单信息之间重复订单信息程度。例如，车辆投保订单信息中，关键词有“车险”、“车型”和“车牌号”等。可以理解地，通过提取每一订单信息的关键词，以便后续基于关键词对订单信息进行高效的分类整理。

S22：遍历每一订单信息，获取每一关键词的数量。

其中，遍历(Traversal)是指对每一订单信息中的所有关键词的访问，即依序对每个订单信息的每个关键词的访问，以统计每个关键词出现的次数，作为该关键词的数量。其中，遍历方式包括但不限于：前序遍历、中序遍历和后序遍历等。优选地，本实施例中使用的遍历方式为前序遍历。

具体地，在遍历过程中，将关键词出现的次数进行累加，即当相同的关键词被重复访问一次时，则该关键词的数量为原数量基础上加一。可以理解地，关键词的数量越大，表明该订单信息中的重复信息越多，因此，通过获取每一关键词的数量，以便将每一关键词的数量作为订单信息划分的依据，从而更加准确地对订单信息进行划分。

S23：将关键词数量达到阈值的关键词作为通用信息，并将关键词数量未达到阈值的关键词作为定制信息。

其中，阈值是指满足订单信息中内容重复的订单信息的关键词的最小数量值。可以理解地，当关键词数量达到阈值时，即订单信息中关键词的数量大于或者等于阈值，也即，该关键词在该订单信息中出现的次数较多，因此可以作为通用信息。当关键词数量未达到阈值时，该订单信息中关键词的数量小于阈值，也即，该关键词在该订单信息中出现的次数少，因此可以作为定制信息。将关键词数量达到阈值的关键词作为通用信息，并将关键词数量未达到阈值的关键词作为定制信息，提高了订单信息划分的准确性。

本实施例中，首先，采用关键词提取算法提取每一订单信息的关键词。然后，遍历每一订单信息，获取每一关键词的数量，以便将每一关键词的数量作为订单信息划分的依据，从而更加准确地对订单信息进行划分。最后，将关键词数量达到阈值的关键词作为通用信息，并将关键词数量未达到阈值的关键词作为定制信息，提高了订单信息划分的准确性。

在一实施例中，如图4所示，步骤S30中，对通用信息进行模板配置，得到订单协议模板，具体包括如下步骤：

S31：对通用信息进行合法性校验。

其中，合法性检验是指对订单信息中的通用信息的合法性进行验证。具体地，合法性校验的方法包括但不限于正则表达式、数值类型、长度或者非空等合法性校验方法。以步骤S30中的通用信息是“客户信息”为例，当该“客户信息”中的身份证号码符合中国居民身份证号码编码规则时，则该“客户信息”中的身份证号码合法性校验通过。可以理解地，通过对通用信息进行合法性校验，从而保证通用信息的合法性，有利于后续对通用信息进行进一步处理。

S32：若合法性校验通过，则采用HTML技术将通用信息生成订单协议模板。

其中，HTML技术是一种用于创建网页的标准标记语言的技术。本实施例中，采用HTML技术将通过合法性校验的通用信息生成订单协议模板，提高了订单协议模板生成效率。

本实施例中，对通用信息进行合法性校验，从而保证通用信息的合法性，有利于后续对通用信息进行进一步处理。若合法性校验通过，则采用HTML技术将通用信息生成订单协议模板，提高了订单协议模板生成效率。

在一实施例中，如图5所示，步骤S32中，采用HTML技术将通用信息生成订单协议模板，具体包括如下步骤：

S321：获取通用信息的协议框架，作为订单协议框架。

其中，协议框架是指文本信息的基本结构，本实施例中的订单协议框架即为通用信息的基本结构。

S322：利用HTML技术中的内联框架将订单协议框架合成初始协议模板。

其中，内联框架是HTML中的一个标签，用于内联组合协议框架。内联框架可以是但不限于是iframe。初始协议模板是指订单协议框架合并后得到的协议模板。例如，当订单信息为车辆保险投保订单信息时，该订单信息的通用信息的协议框架包括客户信息订单协议框架、渠道信息订单协议框架和标的信息订单协议框架等，通过HTML的内联框架将这些订单协议框架合成一个完整的协议模板，即得到初始协议模板。

可以理解地，通过利用HTML技术中的内联框架将订单协议框架合成初始协议模板，以使通用信息的的协议框架准确完整，有利于后续对基于该初始协议模板对通用信息进行进一步处理。减少对重复信息处理的工作量。

S323：在初始协议模板中，使用数据持久层框架对通用信息进行保存，得到订单协议模板。

其中，数据持久层框架是一种轻量级的对象关系映射(ORM)框架，用于对文件进行存储。数据持久层框架可以是但不限于是Tbatis。

本实施例中，数据持久层框架用于对通用信息进行存储。具体地，在初始协议模板中，将通用信息通过SpingMVC框架传到后台，再通过数据持久层框架保存到数据库。其中，SpringMVC框架提供了构建Web应用程序的全功能MVC模块。使用Spring可***的MVC架构，可以选择是使用内置的Spring Web框架Web框架。数据持久层框架通过xml或注解的方式将要执行的各种通用信息配置起来，并通过java对象和statement中的sql语句进行映射生成最终执行的sql语句，最后由数据持久层框架框架执行sql语句并将通用信息映射成java对象并返回，得到订单协议模板。实现了快速准确生成订单协议模板。

本实施例中，首先，获取通用信息的协议框架，作为订单协议框架。然后，利用HTML技术中的内联框架将订单协议框架合成初始协议模板，以使通用信息的的协议框架准确完整，有利于后续对基于该初始协议模板对通用信息进行进一步处理。减少对重复信息处理的工作量。最后，在初始协议模板中，使用数据持久层框架对通用信息进行保存，得到订单协议模板，实现了快速准确生成订单协议模板。

在一实施例中，如图6所示，步骤S40中，对定制信息进行文件模板定制，得到订单定制模板，具体包括如下步骤：

S41：根据定制信息，通过JSP页面获取定制模板样本。

其中，JSP页面是指带有JSP元素的Web页面，用于定义文档信息的内容。本实施例中，根据定制信息，通过JSP页面定义定制信息的内容，作为定制模板样本。

S42：利用后台框架将定制模板样本转换成XSL文件。

其中，后台框架是指后台对文件进行格式转换的框架。XSL文件是指采用Excel表格进行存储信息的文件。具体地，利用后台框架将定制模板样本转换成XSL文件，使得定制信息能够更加准确方便地进行存储，以便后续更加高效地对定制信息进行进一步处理。

在一具体实施方式中，对于定制信息为车型号、车牌号和保险年限的订单信息，在通过JSP页面获取定制模板样本后，其中的定制模板样本设置为车型号定制模板样本、车牌号定制模板样本和保险年限定制模板样本，定义各个对应的定制模板样本，即定义车型号字段、车牌号字段和保险年限字段这三个字段，且车型号字段和车牌号字段的类型为字符串类型，保险年限字段的类型为日期类型。根据对应的字段及字段类型利用后台框架将定制模板样本转换成XSL文件。

S43：通过Java输出流将XLS文件进行输出，得到订单定制模板。

其中，Java输出流即outputStream是Java中一种输出类，用于对文件进行输出。具体地，通过Java输出流将XLS文件下载到客户端后进行输出显示，从而得到订单定制模板。

本实施例中，通过Java输出流将XLS文件进行输出，使得XLS文件得以准确快速地输出，进而得到订单定制模板，提高了订单定制模板的生成效率。

本实施例中，首先，根据定制信息，通过JSP页面获取定制模板样本。然后，利用后台框架将定制模板样本转换成XSL文件，使得定制信息能够更加准确方便地进行存储，以便后续更加高效地对定制信息进行进一步处理。最后，通过Java输出流将XLS文件进行输出，得到订单定制模板，提高了订单定制模板的生成效率。

在一实施例中，如图7所示，步骤S42中，利用后台框架对定制模板样本转换成XSL文件，具体包括如下步骤：

S421：将定制信息生成文档对象，文档对象包括单元格标识。

其中，文档对象是指文件中包含的信息对象。例如，Word对象、Excel对象或者Visio对象等。本实施例中，文档对象是指Excel对象，该Excel对象包括单元格标识，用于唯一标识文档对象所在的单元格。

具体地，通过HSSF接口将定制信息生成文档对象。即首先利用HSSF接口创建一个HSSHWorkbook，对应一个Excel文件。然后，通过HSSHWorkbook生成表单HSSFSheet，对应Excel文件中的sheet。接着，通过HSSHWorkbook生成表单HSSFRow，在HSSFSheet中添加表头第零行，通过HSSHWorkbook生成表单HSSFCell。创建单元格，并将定制信息设置为单元格的值，进而生成文档对象。

S422：利用后台框架在单元格标识对应的单元格中对定制信息进行保存，得到XLS文件。

具体地，利用后台框架在单元格标识对应的单元格中对定制信息进行保存，将该文件输出到客户端，得到XLS文件。提高了订单定制模板生成效率，以便后续对定制信息进行高效处理。

本实施例中，将定制信息生成文档对象。利用后台框架在单元格标识对应的单元格中对定制信息进行保存，得到XLS文件，提高了订单定制模板生成效率，以便后续对定制信息进行高效处理。

在一实施例中，步骤S60中，基于对应关系，通过订单业务***的清单上载控件生成每一类型标识对应的目标订单信息库，包括：

遍历每一订单协议模板，将与订单协议模板具有对应关系的订单定制模板通过订单业务***的清单上载控件生成每一类型标识对应的所述目标订单信息库。

具体地，遍历每个订单协议模板，当遍历到与该订单协议模板具有对应关系的对应关系的订单定制模板时，则将该订单协议模板和该订单定制模板通过订单业务***的清单上载控件生成每一类型标识对应的目标订单信息库。由于是将具有对应关系的订单协议模板和订单定制模板同时生成目标订单信息库，从而保证了目标订单信息库快速准确地生成，提高了订单批量处理的效率。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种订单批量处理装置，该订单批量处理装置与上述实施例中订单批量处理方法一一对应。如图8所示，该订单批量处理装置包括订单信息库获取模块10、订单信息划分模块20、协议模板获取模块30、定制模板获取模块40、对应关系获取模块50和目标订单信息库获取模块60。各功能模块详细说明如下：

订单信息库获取模块10，用于获取订单信息库，订单信息库包括订单信息和每一订单信息对应的类型标识；

订单信息划分模块20，用于对每一类型标识对应的订单信息按照预设的分类方式进行划分，得到每一类型标识对应的通用信息和定制信息；

协议模板获取模块30，用于对通用信息进行模板配置，得到订单协议模板；

定制模板获取模块40，用于对定制信息进行文件模板定制，得到订单定制模板；

对应关系获取模块50，用于将订单协议模板与订单定制模板进行关联，得到每一订单信息中的订单协议模板与订单定制模板的对应关系；

目标订单信息库获取模块60，用于基于对应关系，通过订单业务***的清单上载控件生成每一类型标识对应的目标订单信息库。

优选地，订单信息划分模块包括关键词提取单元、关键词数量获取单元和信息划分单元。

关键词提取单元，用于采用关键词提取算法提取每一订单信息的关键词；

关键词数量获取单元，用于遍历每一订单信息，获取每一关键词的数量；

信息划分单元，用于将关键词数量达到阈值的关键词作为通用信息，并将关键词数量未达到阈值的关键词作为定制信息。

优选地，协议模板获取模块包括合法性校验单元和订单协议生成单元。

合法性校验单元，用于对通用信息进行合法性校验；

订单协议生成单元，用于若合法性校验通过，则采用HTML技术将通用信息生成订单协议模板。

优选地，订单协议生成单元包括协议框架获取子单元、初始协议模板合成子单元和协议模板获取子单元。

协议框架获取子单元，用于获取通用信息的协议框架，作为订单协议框架；

初始协议模板合成子单元，用于利用HTML技术中的内联框架将订单协议框架合成初始协议模板；

协议模板获取子单元，用于在初始协议模板中，使用数据持久层框架对通用信息进行保存，得到订单协议模板。

优选地，定制模板获取模块包括模板样本获取单元、文件转换单元和定制模板输出单元。

模板样本获取单元，用于根据定制信息，通过JSP页面获取定制模板样本；

文件转换单元，用于利用后台框架将定制模板样本转换成XSL文件；

定制模板输出单元，用于通过Java输出流将XLS文件进行输出，得到订单定制模板。

优选地，文件转换单元包括文档对象生成子单元和文件获取子单元。

文档对象生成子单元，用于将定制信息生成文档对象，文档对象包括单元格标识；

文件获取子单元，用于利用后台框架在单元格标识对应的单元格中对定制信息进行保存，得到XSL文件。

优选地，目标订单信息库获取模块包括目标订单信息库获取单元，用于遍历每一订单协议模板，将与订单协议模板具有对应关系的订单定制模板通过订单业务***的清单上载控件生成每一类型标识对应的所述目标订单信息库。

关于订单批量处理装置的具体限定可以参见上文中对于订单批量处理方法的限定，在此不再赘述。上述订单批量处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务端，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储订单批量处理方法中使用到的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种订单批量处理方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取订单信息库，所述订单信息库包括订单信息和每一所述订单信息对应的类型标识；

对每一类型标识对应的所述订单信息按照预设的分类方式进行划分，得到每一类型标识对应的通用信息和定制信息；

对所述通用信息进行模板配置，得到订单协议模板；

对所述定制信息进行文件模板定制，得到订单定制模板；

将所述订单协议模板与所述订单定制模板进行关联，得到每一所述订单信息中的所述订单协议模板与所述订单定制模板的对应关系；

基于所述对应关系，通过订单业务***的清单上载控件生成每一所述类型标识对应的目标订单信息库。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

订单信息库获取模块，用于获取订单信息库，所述订单信息库包括订单信息和每一所述订单信息对应的类型标识；

订单信息划分模块，用于对每一类型标识对应的所述订单信息按照预设的分类方式进行划分，得到每一类型标识对应的通用信息和定制信息；

协议模板获取模块，用于对所述通用信息进行模板配置，得到订单协议模板；

定制模板获取模块，用于对所述定制信息进行文件模板定制，得到订单定制模板；

对应关系获取模块，用于将所述订单协议模板与所述订单定制模板进行关联，得到每一所述订单信息中的所述订单协议模板与所述订单定制模板的对应关系；

目标订单信息库获取模块，用于基于所述对应关系，通过订单业务***的清单上载控件生成每一所述类型标识对应的目标订单信息库。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种订单批量处理方法，其特征在于，所述订单批量处理方法包括：

获取订单信息库，所述订单信息库包括订单信息和每一所述订单信息对应的类型标识；

对每一类型标识对应的所述订单信息按照预设的分类方式进行划分，得到每一类型标识对应的通用信息和定制信息；

对所述通用信息进行模板配置，得到订单协议模板；

对所述定制信息进行文件模板定制，得到订单定制模板；

将所述订单协议模板与所述订单定制模板进行关联，得到每一所述订单信息中的所述订单协议模板与所述订单定制模板的对应关系；

遍历每一所述订单协议模板，将与所述订单协议模板具有所述对应关系的所述订单定制模板通过订单业务***的清单上载控件生成每一所述类型标识对应的目标订单信息库；

所述对每一类型标识对应的所述订单信息按照预设的分类方式进行划分，得到每一类型标识对应的通用信息和定制信息，包括：

采用关键词提取算法提取每一所述订单信息的关键词；

遍历每一所述订单信息，获取每一所述关键词的数量；

将所述关键词的数量达到阈值的所述关键词作为通用信息，并将所述关键词的数量未达到阈值的所述关键词作为定制信息；

所述对所述通用信息进行模板配置，得到订单协议模板，包括：

对所述通用信息进行合法性校验；

若所述合法性校验通过，则采用HTML技术将所述通用信息生成所述订单协议模板；

所述采用HTML技术将所述通用信息生成所述订单协议模板，包括：

获取所述通用信息的协议框架，作为订单协议框架；

利用HTML技术中的内联框架将所述订单协议框架合成初始协议模板；

在所述初始协议模板中，使用数据持久层框架对所述通用信息进行保存，得到所述订单协议模板；

所述对所述定制信息进行文件模板定制，得到订单定制模板，包括：

根据所述定制信息，通过JSP页面获取定制模板样本；

利用后台框架将所述定制模板样本转换成XLS文件；

通过Java输出流将所述XLS文件进行输出，得到所述订单定制模板；

所述利用后台框架对所述定制模板样本转换成XLS文件，包括：

将所述定制信息生成文档对象，所述文档对象包括单元格标识；

利用后台框架在所述单元格标识对应的单元格中对所述定制信息进行保存，得到所述XLS文件。

2.一种订单批量处理装置，所述订单批量处理装置用于实现如权利要求1的订单批量处理方法，其特征在于，所述订单批量处理装置包括：

订单信息库获取模块，用于获取订单信息库，所述订单信息库包括订单信息和每一所述订单信息对应的类型标识；

订单信息划分模块，用于对每一类型标识对应的所述订单信息按照预设的分类方式进行划分，得到每一类型标识对应的通用信息和定制信息；

协议模板获取模块，用于对所述通用信息进行模板配置，得到订单协议模板；

定制模板获取模块，用于对所述定制信息进行文件模板定制，得到订单定制模板；

对应关系获取模块，用于将所述订单协议模板与所述订单定制模板进行关联，得到每一所述订单信息中的所述订单协议模板与所述订单定制模板的对应关系；

目标订单信息库获取模块，用于遍历每一所述订单协议模板，将与所述订单协议模板具有所述对应关系的所述订单定制模板通过订单业务***的清单上载控件生成每一所述类型标识对应的目标订单信息库。

3.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1所述订单批量处理方法。

4.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1所述订单批量处理方法。