CN112528616A - 业务表单生成方法、装置、电子设备及计算机存储介质 - Google Patents

业务表单生成方法、装置、电子设备及计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数据处理技术，揭露了一种业务表单生成方法，包括：对获取的业务数据集进行业务场景分类，得到多个业务场景数据；构建索引文件和容器文件；根据索引文件对多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据；根据容器文件对多个场景校验数据进行字段配置和表单封装，得到多个配置表单；将多个配置表单按照业务场景进行表单渲染，得到多个渲染表单；对多个渲染表单进行组合渲染，得到业务数据集的业务表单。此外，本发明还涉及区块链技术，所述业务数据集可存储于区块链的节点。本发明还提出一种业务表单生成装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决业务表单生成的精确度不高的问题。

Description

业务表单生成方法、装置、电子设备及计算机存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种业务表单生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着用户需求的增大，各公司与企业提供着越来越丰富的业务，但大量的业务会产生海量的业务数据，业务数据的存储与记录可以为公司或企业的发展带来很多的好处。
目前存储与记录业务数据的方式多为将业务数据填充至预先构建的表单模板中，以生成记录业务数据的业务表单，从而实现对业务数据的存储。但由于不同业务产生的业务数据存在着较大的差异，导致利用模板填充的方式生成的业务表单的内容不精确，无法准确记录业务数据中所包含的信息。因此，如何提高业务表单生成的精确度，成为了亟待解决的问题。
发明内容
本发明提供一种业务表单生成方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决业务表单生成的精确度不高的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种业务表单生成方法，包括：
获取业务数据集，对所述业务数据集进行业务场景分类，得到多个业务场景数据；
利用预先构建的用户界面渐近式框架构建索引文件和容器文件；
根据所述索引文件对所述多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据；
根据所述容器文件对所述多个场景校验数据进行字段配置和表单封装，得到多个配置表单；
将所述多个配置表单按照所述业务场景进行表单渲染，得到多个渲染表单；
对所述多个渲染表单进行组合渲染，得到所述业务数据集的业务表单。
可选地，所述对所述业务数据集进行业务场景分类，得到多个业务场景数据，包括：
随机从所述业务数据集中选取预设数量的业务数据作为多个簇心数据；
分别计算所述业务数据集中未被选取的业务数据与所述多个簇心数据的距离；
依次从所述未被选取的业务数据中选取目标业务数据与待汇集簇心数据进行汇集，直至所有未被选取的业务数据完成汇集，其中，所述待汇集簇心数据为所述多个簇心数据中与所述目标业务数据之间距离最小的簇心数据。
可选地，所述利用预先构建的用户界面渐近式框架构建索引文件和容器文件，包括：
对所述多个业务场景数据中各业务场景数据进行字段分割，得到多个分割字段；
提取所述多个分割字段中各字段的封装参数；
利用所述用户界面渐近式框架和所述多个分割字段创建所述索引文件；
利用所述用户界面渐近式框架和所述封装参数创建所述容器文件。
可选地，所述对所述多个业务场景数据中各业务场景数据进行字段分割，得到多个分割字段，包括：
对所述多个业务场景数据中各业务场景数据进行字段拆分处理，得到初始字段集；
对所述初始字段集进行无用字段删除，得到多个分割字段。
可选地，所述根据所述索引文件对所述多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据，包括：
获取校验项，其中，所述校验项中包含多个不同业务场景的校验条件；
根据所述校验条件对所述多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据。
可选地，所述根据所述容器文件对所述多个场景校验数据进行字段配置和表单封装，得到多个配置表单，包括：
确定所述多个场景校验数据的字段类别；
解析所述容器文件，得到与所述字段类别对应的字段配置规则和封装规则；
将所述多个场景校验数据根据所述字段配置规则进行配置，得到多个配置字段；
将所述多个配置字段根据所述封装规则进行表单封装，得到多个配置表单。
可选地，所述确定所述多个场景校验数据的字段类别，包括：
依次从所述多个场景校验数据中选取目标校验字段；
计算所述目标校验字段的字段类别与预设标准类别的差异值；
当所述差异值小于预设差异阈值时，确定所述目标校验字段的字段类别为预设标准类别。
为了解决上述问题，本发明还提供一种业务表单生成装置，所述装置包括：
场景分类模块，用于获取业务数据集，对所述业务数据集进行业务场景分类，得到多个业务场景数据；
文件构建模块，用于利用预先构建的用户界面渐近式框架构建索引文件和容器文件；
全局校验模块，用于根据所述索引文件对所述多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据；
配置封装模块，用于根据所述容器文件对所述多个场景校验数据进行字段配置和表单封装，得到多个配置表单；
第一渲染模块，用于将所述多个配置表单按照所述业务场景进行表单渲染，得到多个渲染表单；
第二渲染模块，用于对所述多个渲染表单进行组合渲染，得到所述业务数据集的业务表单。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的业务表单生成方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的业务表单生成方法。
本发明实施例通过获取业务数据集，对业务数据集进行业务场景分类，得到多个业务场景数据，可将业务数据集中的业务数据按照不同业务场景进行划分，以便于后续对不同业务场景中的业务数据进行相应处理，提高生成的业务表单的精确度；构建索引文件和容器文件，根据索引文件对多个业务场景数据进行全局校验，根据容器文件对全局校验得到的多个场景校验数据进行字段配置和表单封装，并将得到的多个配置表单按照业务场景进行表单渲染和组合渲染，得到业务表单，实现了对不同业务场景下的业务数据分别进行校验、配置、封装和渲染，避免了利用统一规则对数据进行处理，有利于提高生成的业务表单的精确度。因此本发明提出的业务表单生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决业务表单生成的精确度不高的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的业务表单生成方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的业务表单生成装置的功能模块图；
图3为本发明一实施例提供的实现所述业务表单生成方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种业务表单生成方法。所述业务表单生成方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述业务表单生成方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的业务表单生成方法的流程示意图。在本实施例中，所述业务表单生成方法包括：
S1、获取业务数据集，对所述业务数据集进行业务场景分类，得到多个业务场景数据。
本发明实施例中，所述业务数据集为业务执行过程中产生的业务数据的集合，所述业务数据集中包含多种业务场景下产生的业务数据。例如，用户购买产品的业务在执行时产生的业务数据集，包括产品库存查询场景下产生的业务数据，订单存储场景下产生的业务数据和用户交易场景下产生的业务数据等。
本发明实施例可利用具有数据抓取功能的python语句从用于存储所述业务数据集的区块链节点中抓取所述业务数据集，利用区块链对数据的高吞性，可提高获取所述业务数据集的效率。
本发明实施例中，所述对所述业务数据集进行业务场景分类，得到多个业务场景数据，包括：
随机从所述业务数据集中选取预设数量的业务数据作为多个簇心数据；
分别计算所述业务数据集中未被选取的业务数据与所述多个簇心数据的距离；
依次从所述未被选取的业务数据中选取目标业务数据与待汇集簇心数据进行汇集，直至所有未被选取的业务数据完成汇集，其中，所述待汇集簇心数据为所述多个簇心数据中与所述目标业务数据之间距离最小的簇心数据。
例如，当所述业务数据集中包含a，b，c，d，e，f六个业务数据，随机选择a和b作为簇心数据，分别计算未选取业务数据子集中c，d，e，f与a和b的距离，当距离计算完成后，随机从所述未选取业务数据子集中选取目标业务数据c，若目标业务数据c与簇心数据a的距离比目标业务数据c与簇心数据b的距离更近，则将目标业务数据c与簇心数据a进行汇集，再随机从所述未选取业务数据子集中选取目标业务数据d，若目标业务数据d与簇心数据a的距离比目标业务数据d与簇心数据b的距离更近，则将目标业务数据d与簇心数据a进行汇集。
同时，继续随机地从未选取业务数据子集选取目标业务数据e，若目标业务数据e与簇心数据b的距离比目标业务数据e与簇心数据a的距离更近，则将目标业务数据e与簇心数据b进行汇集，再随机从所述未选取业务数据子集中选取目标业务数据f，若目标业务数据f与簇心数据b的距离比目标业务数据f与簇心数据a的距离更近，则将目标业务数据f与簇心数据b进行汇集。
详细地，所述分别计算所述业务数据集中未被选取的业务数据与所述多个簇心数据的距离，包括：
利用如下距离算法计算所述业务数据集中未被选取的业务数据与所述多个簇心数据的距离d(A，B)2：
d(A，B)2＝‖A-B‖2
其中，A为所述业务数据集中任一未被选取的业务数据，B为任一簇心数据。
本发明实施例对业务数据集进行业务场景分类，可将业务数据集中的业务数据按照不同业务场景进行划分，以便于后续对不同业务场景中的业务数据进行相应处理，提高生成的业务表单的精确度。
S2、利用预先构建的用户界面渐近式框架构建索引文件和容器文件。
本发明实施例中，所述用户界面渐近式框架为VUE框架，所述VUE框架是一个构建数据驱动的Web界面渐进式框架，利用所述VUE框架可提高构建目标文件夹的效率。
本发明实施例中，所述目标文件夹包括索引文件和容器文件，其中所述索引文件用于利用预设要素组件中的<el-form>函数搭建业务表单的全局校验；所述容器文件用于将多个业务场景的数据进行封装。
详细地，所述利用预先构建的用户界面渐近式框架构建索引文件和容器文件，包括：
对所述多个业务场景数据中各业务场景数据进行字段分割，得到多个分割字段；
提取所述多个分割字段中各字段的封装参数；
利用所述用户界面渐近式框架和所述多个分割字段创建所述索引文件；
利用所述用户界面渐近式框架和所述封装参数创建所述容器文件。
本发明实施例中，所述对所述多个业务场景数据中各业务场景数据进行字段分割，得到多个分割字段，包括：
对所述多个业务场景数据中各业务场景数据进行字段拆分处理，得到初始字段集；
对所述初始字段集进行无用字段删除，得到多个分割字段。
本发明实施例中，利用分词模型对多个业务场景数据中各业务场景数据进行自段拆分处理，所述分词模型包括但不限于MeCab模型、pyhanlp模型和HMM模型(隐马尔可夫模型，Hidden Markov Model)。
详细地，本发明实施例利用标准字段词词典对分词模型得到的初始分词集进行非字段词删除，例如，标准字段词词典中含有标准字段词：A、B、C、D和E，初始分词集中包括分词：A、C、E、F和G，则删除初始分词集中的分词F和G，将初始分词集中未被删除的分词：A、C和E作为分割字段。
本发明实施例对多个业务场景数据中各业务场景数据进行字段分割，可将业务场景数据中长度较大的数据分割为长度较短的数据，有利于提高从业务场景数据中提取封装参数的效率。
本发明实施例分别将得到的多个分割字段输入至预先构建的具有特征提取功能的卷积神经网络模型进行封装参数提取。
进一步地，本发明实施例分别将所述多个分割字段和所述封装参数输入至所述用户界面渐近式框架，利用所述用户界面渐近式框架创建所述索引文件和所述容器文件。
S3、根据所述索引文件对所述多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据。
本发明实施例中，所述根据所述索引文件对所述多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据，包括：
获取校验项，其中，所述校验项中包含多个不同业务场景的校验条件；
根据所述校验条件对所述多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据。
详细地，本发明实施例可利用具有数据抓取功能的python语句从数据库中获取预先存储的校验项，所述校验条件包括但不限于：校验阈值、阈值选择函数和有效判定条件，其中，所述有效判定条件用于判定参数是否有效，可以包含但不限于对关键字、关键符号、关键字符串、关键参数大小进行判定。
本发明实施例根据所述校验项中的校验条件对所述多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据，例如，所述校验条件包括产品库存查询场景下的校验条件，订单存储场景下的校验条件和用户交易场景下的校验条件，则利用产品库存查询场景下的校验条件对产品库存查询场景下的业务场景数据进行校验，利用订单存储场景下的校验条件对订单存储场景下的业务场景数据进行校验，利用用户交易场景下的校验条件对用户交易场景场景下的业务场景数据进行校验。
S4、根据所述容器文件对所述多个场景校验数据进行字段配置和表单封装，得到多个配置表单。
本发明实施例中，所述根据所述容器文件对所述多个场景校验数据进行字段配置和表单封装，得到多个配置表单，包括：
确定所述多个场景校验数据的字段类别；
解析所述容器文件，得到与所述字段类别对应的字段配置规则和封装规则；
将所述多个场景校验数据根据所述字段配置规则进行配置，得到多个配置字段；
将所述多个配置字段根据所述封装规则进行表单封装，得到多个配置表单。
详细地，所述确定所述多个场景校验数据的字段类别，包括：
依次从所述多个场景校验数据中选取目标校验字段；
计算所述目标校验字段的字段类别与预设标准类别的差异值；
当所述差异值小于预设差异阈值时，确定所述目标校验字段的字段类别为预设标准类别。
具体地，所述计算所述目标校验字段的字段类别与预设标准类别的差异值，包括：
利用如下差异值算法计算所述目标校验字段的字段类别与预设标准类别的差异值：
Figure BDA0002843800440000081
其中，L(X，Y)为所述差异值，X为所述目标校验字段的字段类别，Y为所述标准类别。
进一步地，所述将所述多个场景校验数据根据所述字段配置规则进行配置包括：根据字段配置规则的数据格式、字段长度、日期格式、脱敏规则、保留小数位、进位规则、计算公式、取值方式等处理所述多个场景校验数据，以使所述多个场景校验数据符合所述字段配置规则。
例如，数据格式为HTML格式，则将多个场景校验数据处理为HTML格式的数据；保留小数位为保留小数点后三位，则将多个场景校验数据中带有小数的报文字段处理为保留小数点后三位数字。
本发明实施例将划分后得到的多个场景校验数据按照容器文件进行配置，能够快速得到符合需求的配置字段，有利于提高将多个场景校验数据根据字段配置规则进行配置的效率。
本发明实施例将获得的多个配置字段根据封装规则进行表单封装，得到多个配置表单。
S5、将所述多个配置表单按照所述业务场景进行表单渲染，得到多个渲染表单。
本发明实施例中，所述将所述多个配置表单按照所述业务场景进行表单渲染，得到多个渲染表单，包括：
随机从所述多个配置表单中选取任一配置表单为目标表单；
解析所述目标表单得到所述目标表单的类型标签和表单样式；
利用所述类型标签构造DOM树，利用所述表单样式构造CSS规则树；
遍历并获取所述DOM树中的节点信息以及所述CSS规则树中的节点信息；
利用预设API接口对所述DOM树中的节点信息以及CSS规则树中的节点信息进行渲染，得到渲染表单。
其中，所述节点信息包括但不限于节点位置和节点大小。
所述DOM树为一种提供数据标记及访问的树形模型，可实现将配置表单中的数据描绘为树形结构，树形结构的每个节点为一个HTML标记或者HTML标记内的文本项。所述CSS规则树为一种提供数据规则(如数据展示的样式规则，数据访问规则)的树形模型，利用DOM树CSS规则树可将配置表单中的数据以树形结构完整、清晰的进行展示，防止渲染过程中数据的遗漏，有利于提高生成的渲染表单的精确度。
S6、对所述多个渲染表单进行组合渲染，得到所述业务数据集的业务表单。
本发明实施例中，所述对所述多个渲染表单进行组合渲染，得到所述业务数据集的业务表单，包括：
提取所述多个渲染表单的业务逻辑顺序；
按照所述业务逻辑顺序将所述多个渲染表单进行数据组合，得到业务数据集的业务表单。
例如，存在渲染表单1、存在渲染表单2、存在渲染表单3和存在渲染表单4，其中，渲染表单1为用户购买产品的业务在执行时产生的业务数据集对应的表单，渲染表单2为产品库存查询场景下产生的业务数据对应的表单，渲染表单3为用户交易场景下产生的业务数据对应的表单，渲染表单4为订单存储场景下产生的业务数据对应的表单，则确定4张渲染表单的业务逻辑顺序为渲染表单1、存在渲染表单2、渲染表单4和渲染表单3，则按照所述业务逻辑顺序将4张渲染表单的数据进行组合，得到业务数据的业务表单。
本发明实施例通过获取业务数据集，对业务数据集进行业务场景分类，得到多个业务场景数据，可将业务数据集中的业务数据按照不同业务场景进行划分，以便于后续对不同业务场景中的业务数据进行相应处理，提高生成的业务表单的精确度；构建索引文件和容器文件，根据索引文件对多个业务场景数据进行全局校验，根据容器文件对全局校验得到的多个场景校验数据进行字段配置和表单封装，并将得到的多个配置表单按照业务场景进行表单渲染和组合渲染，得到业务表单，实现了对不同业务场景下的业务数据分别进行校验、配置、封装和渲染，避免了利用统一规则对数据进行处理，有利于提高生成的业务表单的精确度。因此本发明提出的业务表单生成方法，可以解决业务表单生成的精确度不高的问题。
如图2所示，是本发明一实施例提供的业务表单生成装置的功能模块图。
本发明所述业务表单生成装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述业务表单生成装置100可以包括场景分类模块101、文件构建模块102、全局校验模块103、配置封装模块104、第一渲染模块105和第二渲染模块106。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述场景分类模块101，用于获取业务数据集，对所述业务数据集进行业务场景分类，得到多个业务场景数据。
本发明实施例中，所述业务数据集为业务执行过程中产生的业务数据的集合，所述业务数据集中包含多种业务场景下产生的业务数据。例如，用户购买产品的业务在执行时产生的业务数据集，包括产品库存查询场景下产生的业务数据，订单存储场景下产生的业务数据和用户交易场景下产生的业务数据等。
本发明实施例可利用具有数据抓取功能的python语句从用于存储所述业务数据集的区块链节点中抓取所述业务数据集，利用区块链对数据的高吞性，可提高获取所述业务数据集的效率。
本发明实施例中，所述场景分类模块101具体用于：
随机从所述业务数据集中选取预设数量的业务数据作为多个簇心数据；
分别计算所述业务数据集中未被选取的业务数据与所述多个簇心数据的距离；
依次从所述未被选取的业务数据中选取目标业务数据与待汇集簇心数据进行汇集，直至所有未被选取的业务数据完成汇集，其中，所述待汇集簇心数据为所述多个簇心数据中与所述目标业务数据之间距离最小的簇心数据。
例如，当所述业务数据集中包含a，b，c，d，e，f六个业务数据，随机选择a和b作为簇心数据，分别计算未选取业务数据子集中c，d，e，f与a和b的距离，当距离计算完成后，随机从所述未选取业务数据子集中选取目标业务数据c，若目标业务数据c与簇心数据a的距离比目标业务数据c与簇心数据b的距离更近，则将目标业务数据c与簇心数据a进行汇集，再随机从所述未选取业务数据子集中选取目标业务数据d，若目标业务数据d与簇心数据a的距离比目标业务数据d与簇心数据b的距离更近，则将目标业务数据d与簇心数据a进行汇集。
同时，继续随机地从未选取业务数据子集选取目标业务数据e，若目标业务数据e与簇心数据b的距离比目标业务数据e与簇心数据a的距离更近，则将目标业务数据e与簇心数据b进行汇集，再随机从所述未选取业务数据子集中选取目标业务数据f，若目标业务数据f与簇心数据b的距离比目标业务数据f与簇心数据a的距离更近，则将目标业务数据f与簇心数据b进行汇集。
详细地，所述分别计算所述业务数据集中未被选取的业务数据与所述多个簇心数据的距离，包括：
利用如下距离算法计算所述业务数据集中未被选取的业务数据与所述多个簇心数据的距离d(A，B)2：
d(A，B)2＝‖A-B‖2
其中，A为所述业务数据集中任一未被选取的业务数据，B为任一簇心数据。
本发明实施例对业务数据集进行业务场景分类，可将业务数据集中的业务数据按照不同业务场景进行划分，以便于后续对不同业务场景中的业务数据进行相应处理，提高生成的业务表单的精确度。
所述文件构建模块102，用于利用预先构建的用户界面渐近式框架构建索引文件和容器文件。
本发明实施例中，所述用户界面渐近式框架为VUE框架，所述VUE框架是一个构建数据驱动的Web界面渐进式框架，利用所述VUE框架可提高构建目标文件夹的效率。
本发明实施例中，所述目标文件夹包括索引文件和容器文件，其中所述索引文件用于利用预设要素组件中的<el-form>函数搭建业务表单的全局校验；所述容器文件用于将多个业务场景的数据进行封装。
详细地，所述文件构建模块102具体用于：
对所述多个业务场景数据中各业务场景数据进行字段分割，得到多个分割字段；
提取所述多个分割字段中各字段的封装参数；
利用所述用户界面渐近式框架和所述多个分割字段创建所述索引文件；
利用所述用户界面渐近式框架和所述封装参数创建所述容器文件。
本发明实施例中，所述对所述多个业务场景数据中各业务场景数据进行字段分割，得到多个分割字段，包括：
对所述多个业务场景数据中各业务场景数据进行字段拆分处理，得到初始字段集；
对所述初始字段集进行无用字段删除，得到多个分割字段。
本发明实施例中，利用分词模型对多个业务场景数据中各业务场景数据进行自段拆分处理，所述分词模型包括但不限于MeCab模型、pyhanlp模型和HMM模型(隐马尔可夫模型，Hidden Markov Model)。
详细地，本发明实施例利用标准字段词词典对分词模型得到的初始分词集进行非字段词删除，例如，标准字段词词典中含有标准字段词：A、B、C、D和E，初始分词集中包括分词：A、C、E、F和G，则删除初始分词集中的分词F和G，将初始分词集中未被删除的分词：A、C和E作为分割字段。
本发明实施例对多个业务场景数据中各业务场景数据进行字段分割，可将业务场景数据中长度较大的数据分割为长度较短的数据，有利于提高从业务场景数据中提取封装参数的效率。
本发明实施例分别将得到的多个分割字段输入至预先构建的具有特征提取功能的卷积神经网络模型进行封装参数提取。
进一步地，本发明实施例分别将所述多个分割字段和所述封装参数输入至所述用户界面渐近式框架，利用所述用户界面渐近式框架创建所述索引文件和所述容器文件。
所述全局校验模块103，用于根据所述索引文件对所述多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据。
本发明实施例中，所述全局校验模块103具体用于：
获取校验项，其中，所述校验项中包含多个不同业务场景的校验条件；
根据所述校验条件对所述多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据。
详细地，本发明实施例可利用具有数据抓取功能的python语句从数据库中获取预先存储的校验项，所述校验条件包括但不限于：校验阈值、阈值选择函数和有效判定条件，其中，所述有效判定条件用于判定参数是否有效，可以包含但不限于对关键字、关键符号、关键字符串、关键参数大小进行判定。
本发明实施例根据所述校验项中的校验条件对所述多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据，例如，所述校验条件包括产品库存查询场景下的校验条件，订单存储场景下的校验条件和用户交易场景下的校验条件，则利用产品库存查询场景下的校验条件对产品库存查询场景下的业务场景数据进行校验，利用订单存储场景下的校验条件对订单存储场景下的业务场景数据进行校验，利用用户交易场景下的校验条件对用户交易场景场景下的业务场景数据进行校验。
所述配置封装模块104，用于根据所述容器文件对所述多个场景校验数据进行字段配置和表单封装，得到多个配置表单。
本发明实施例中，所述配置封装模块104具体用于：
确定所述多个场景校验数据的字段类别；
解析所述容器文件，得到与所述字段类别对应的字段配置规则和封装规则；
将所述多个场景校验数据根据所述字段配置规则进行配置，得到多个配置字段；
将所述多个配置字段根据所述封装规则进行表单封装，得到多个配置表单。
详细地，所述确定所述多个场景校验数据的字段类别，包括：
依次从所述多个场景校验数据中选取目标校验字段；
计算所述目标校验字段的字段类别与预设标准类别的差异值；
当所述差异值小于预设差异阈值时，确定所述目标校验字段的字段类别为预设标准类别。
具体地，所述计算所述目标校验字段的字段类别与预设标准类别的差异值，包括：
利用如下差异值算法计算所述目标校验字段的字段类别与预设标准类别的差异值：
Figure BDA0002843800440000141
其中，L(X，Y)为所述差异值，X为所述目标校验字段的字段类别，Y为所述标准类别。
进一步地，所述将所述多个场景校验数据根据所述字段配置规则进行配置包括：根据字段配置规则的数据格式、字段长度、日期格式、脱敏规则、保留小数位、进位规则、计算公式、取值方式等处理所述多个场景校验数据，以使所述多个场景校验数据符合所述字段配置规则。
例如，数据格式为HTML格式，则将多个场景校验数据处理为HTML格式的数据；保留小数位为保留小数点后三位，则将多个场景校验数据中带有小数的报文字段处理为保留小数点后三位数字。
本发明实施例将划分后得到的多个场景校验数据按照容器文件进行配置，能够快速得到符合需求的配置字段，有利于提高将多个场景校验数据根据字段配置规则进行配置的效率。
本发明实施例将获得的多个配置字段根据封装规则进行表单封装，得到多个配置表单。
所述第一渲染模块105，用于将所述多个配置表单按照所述业务场景进行表单渲染，得到多个渲染表单。
本发明实施例中，所述第一渲染模块105具体用于：
随机从所述多个配置表单中选取任一配置表单为目标表单；
解析所述目标表单得到所述目标表单的类型标签和表单样式；
利用所述类型标签构造DOM树，利用所述表单样式构造CSS规则树；
遍历并获取所述DOM树中的节点信息以及所述CSS规则树中的节点信息；
利用预设API接口对所述DOM树中的节点信息以及CSS规则树中的节点信息进行渲染，得到渲染表单。
其中，所述节点信息包括但不限于节点位置和节点大小。
所述DOM树为一种提供数据标记及访问的树形模型，可实现将配置表单中的数据描绘为树形结构，树形结构的每个节点为一个HTML标记或者HTML标记内的文本项。所述CSS规则树为一种提供数据规则(如数据展示的样式规则，数据访问规则)的树形模型，利用DOM树CSS规则树可将配置表单中的数据以树形结构完整、清晰的进行展示，防止渲染过程中数据的遗漏，有利于提高生成的渲染表单的精确度。
所述第二渲染模块106，用于对所述多个渲染表单进行组合渲染，得到所述业务数据集的业务表单。
本发明实施例中，所述第二渲染模块106具体用于：
提取所述多个渲染表单的业务逻辑顺序；
按照所述业务逻辑顺序将所述多个渲染表单进行数据组合，得到业务数据集的业务表单。
例如，存在渲染表单1、存在渲染表单2、存在渲染表单3和存在渲染表单4，其中，渲染表单1为用户购买产品的业务在执行时产生的业务数据集对应的表单，渲染表单2为产品库存查询场景下产生的业务数据对应的表单，渲染表单3为用户交易场景下产生的业务数据对应的表单，渲染表单4为订单存储场景下产生的业务数据对应的表单，则确定4张渲染表单的业务逻辑顺序为渲染表单1、存在渲染表单2、渲染表单4和渲染表单3，则按照所述业务逻辑顺序将4张渲染表单的数据进行组合，得到业务数据的业务表单。
本发明实施例通过获取业务数据集，对业务数据集进行业务场景分类，得到多个业务场景数据，可将业务数据集中的业务数据按照不同业务场景进行划分，以便于后续对不同业务场景中的业务数据进行相应处理，提高生成的业务表单的精确度；构建索引文件和容器文件，根据索引文件对多个业务场景数据进行全局校验，根据容器文件对全局校验得到的多个场景校验数据进行字段配置和表单封装，并将得到的多个配置表单按照业务场景进行表单渲染和组合渲染，得到业务表单，实现了对不同业务场景下的业务数据分别进行校验、配置、封装和渲染，避免了利用统一规则对数据进行处理，有利于提高生成的业务表单的精确度。因此本发明提出的业务表单生成装置，可以解决业务表单生成的精确度不高的问题。
如图3所示，是本发明一实施例提供的实现业务表单生成方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11和总线，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如业务表单生成程序12。
其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(SecureDigital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如业务表单生成程序12的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如业务表单生成程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
所述总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的业务表单生成程序12是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取业务数据集，对所述业务数据集进行业务场景分类，得到多个业务场景数据；
利用预先构建的用户界面渐近式框架构建索引文件和容器文件；
根据所述索引文件对所述多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据；
根据所述容器文件对所述多个场景校验数据进行字段配置和表单封装，得到多个配置表单；
将所述多个配置表单按照所述业务场景进行表单渲染，得到多个渲染表单；
对所述多个渲染表单进行组合渲染，得到所述业务数据集的业务表单。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取业务数据集，对所述业务数据集进行业务场景分类，得到多个业务场景数据；
利用预先构建的用户界面渐近式框架构建索引文件和容器文件；
根据所述索引文件对所述多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据；
根据所述容器文件对所述多个场景校验数据进行字段配置和表单封装，得到多个配置表单；
将所述多个配置表单按照所述业务场景进行表单渲染，得到多个渲染表单；
对所述多个渲染表单进行组合渲染，得到所述业务数据集的业务表单。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。***权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种业务表单生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取业务数据集，对所述业务数据集进行业务场景分类，得到多个业务场景数据；
利用预先构建的用户界面渐近式框架构建索引文件和容器文件；
根据所述索引文件对所述多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据；
根据所述容器文件对所述多个场景校验数据进行字段配置和表单封装，得到多个配置表单；
将所述多个配置表单按照所述业务场景进行表单渲染，得到多个渲染表单；
对所述多个渲染表单进行组合渲染，得到所述业务数据集的业务表单。
2.如权利要求1所述的业务表单生成方法，其特征在于，所述对所述业务数据集进行业务场景分类，得到多个业务场景数据，包括：
随机从所述业务数据集中选取预设数量的业务数据作为多个簇心数据；
分别计算所述业务数据集中未被选取的业务数据与所述多个簇心数据的距离；
依次从所述未被选取的业务数据中选取目标业务数据与待汇集簇心数据进行汇集，直至所有未被选取的业务数据完成汇集，其中，所述待汇集簇心数据为所述多个簇心数据中与所述目标业务数据之间距离最小的簇心数据。
3.如权利要求1所述的业务表单生成方法，其特征在于，所述利用预先构建的用户界面渐近式框架构建索引文件和容器文件，包括：
对所述多个业务场景数据中各业务场景数据进行字段分割，得到多个分割字段；
提取所述多个分割字段中各字段的封装参数；
利用所述用户界面渐近式框架和所述多个分割字段创建所述索引文件；
利用所述用户界面渐近式框架和所述封装参数创建所述容器文件。
4.如权利要求3所述的业务表单生成方法，其特征在于，所述对所述多个业务场景数据中各业务场景数据进行字段分割，得到多个分割字段，包括：
对所述多个业务场景数据中各业务场景数据进行字段拆分处理，得到初始字段集；
对所述初始字段集进行无用字段删除，得到多个分割字段。
5.如权利要求1所述的业务表单生成方法，其特征在于，所述根据所述索引文件对所述多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据，包括：
获取校验项，其中，所述校验项中包含多个不同业务场景的校验条件；
根据所述校验条件对所述多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据。
6.如权利要求1至5中任一项所述的业务表单生成方法，其特征在于，所述根据所述容器文件对所述多个场景校验数据进行字段配置和表单封装，得到多个配置表单，包括：
确定所述多个场景校验数据的字段类别；
解析所述容器文件，得到与所述字段类别对应的字段配置规则和封装规则；
将所述多个场景校验数据根据所述字段配置规则进行配置，得到多个配置字段；
将所述多个配置字段根据所述封装规则进行表单封装，得到多个配置表单。
7.如权利要求6所述的业务表单生成方法，其特征在于，所述确定所述多个场景校验数据的字段类别，包括：
依次从所述多个场景校验数据中选取目标校验字段；
计算所述目标校验字段的字段类别与预设标准类别的差异值；
当所述差异值小于预设差异阈值时，确定所述目标校验字段的字段类别为预设标准类别。
8.一种业务表单生成装置，其特征在于，所述装置包括：
场景分类模块，用于获取业务数据集，对所述业务数据集进行业务场景分类，得到多个业务场景数据；
文件构建模块，用于利用预先构建的用户界面渐近式框架构建索引文件和容器文件；
全局校验模块，用于根据所述索引文件对所述多个业务场景数据进行全局校验，得到多个场景校验数据；
配置封装模块，用于根据所述容器文件对所述多个场景校验数据进行字段配置和表单封装，得到多个配置表单；
第一渲染模块，用于将所述多个配置表单按照所述业务场景进行表单渲染，得到多个渲染表单；
第二渲染模块，用于对所述多个渲染表单进行组合渲染，得到所述业务数据集的业务表单。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的业务表单生成方法。
10.一种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至7中任意一项所述的业务表单生成方法。
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