CN113504896B - 一种应用程序的业务数据处理方法、装置及移动终端 - Google Patents

一种应用程序的业务数据处理方法、装置及移动终端 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种应用程序的业务数据处理方法、装置及移动终端，所述方法包括：通过应用程序接口从服务器获取业务数据；通过转换器按照数据映射关系对所述业务数据进行数据转换，获得原生数据，所述数据映射关系为所述业务数据的数据格式与所述原生数据的数据格式的对应关系；根据所述原生数据渲染业务视图。应用程序接口与业务视图相互独立，利用转换器对应用程序接口获取的业务数据只需进行一次数据转换，获取可以供生成业务视图所使用的原生数据，在运行中实现低耦合性和高复用性。不再使用Model层，无需创建实体类来表征数据，而是采用原生数据，避免了业务入侵性强，维护成本高的问题。

Description

一种应用程序的业务数据处理方法、装置及移动终端
技术领域
本发明涉及计算机软件开发领域，尤其涉及一种应用程序的业务数据处理方法、装置及移动终端。
背景技术
在移动终端软件开发过程中，时常遇到一套业务对应多个应用程序接口(Application Programming Interface，API)的情况，或者多套业务对应一个API的情况，但开发冗余、程序的耦合性高以及效率低仍是难以解决的问题。现有的应用程序开发方案中的均存在一些问题：
1)在应用程序开发过程中划分不同的工作层：API层、Model层以及View层，将不同工作层进行绑定，导致耦合性高、复用性低；
2)在API层下发的JSON数据到Model层的过程中，数据转换过程消耗资源，转换成本高；
3)Model层存在入侵性强的问题，导致维护成本高。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本申请提供一种应用程序的业务数据处理方法、装置及移动终端。实现高复用性和低耦合性，并且降低维护成本，提高业务开发的效率。
第一方面，本申请提供一种应用程序的业务数据处理方法，所述方法包括：
通过应用程序接口从服务器获取业务数据；
通过转换器按照数据映射关系对所述业务数据进行数据转换，获得原生数据，所述数据映射关系为所述业务数据的数据格式与所述原生数据的数据格式的对应关系；
根据所述原生数据渲染业务视图。
优选地，所述通过应用程序接口从服务器获取业务数据，包括：
通过一个应用程序接口从服务器获取一组业务数据；
通过转换器按照数据映射关系对所述业务数据进行数据转换，获得原生数据，包括：
将一组业务数据分别输入至少两个转换器，各转换器分别对接收到的业务数据进行转换，获得对应的至少两组原生数据；
所述根据所述原生数据渲染业务视图，包括：
根据各组原生数据分别渲染各自对应的业务视图。
优选地，所述通过应用程序接口从服务器获取业务数据，包括：
通过至少两个应用程序接口分别从服务器获取一组业务数据，不同组业务数据的内容不同；
通过转换器按照数据映射关系对所述业务数据进行数据转换，获得原生数据，包括：
将各组业务数据分别输入对应的转换器，通过各转换器分别对接收到的业务数据进行数据转换，分别获得对应的一组原生数据，其中，各组原生数据的数据格式相同；
所述根据所述原生数据渲染业务视图，包括：
根据获得的至少两组格式相同的原生数据渲染一个业务视图。
优选地，通过转换器按照数据映射关系对所述业务数据进行数据转换，获得原生数据，包括：
将所述业务数据输入所述转换器，通过所述转换器按照数据映射关系将所述业务数据转换为原生数据，其中，所述业务数据的数据格式为JSON数据格式，所述原生数据的格式为字典数据格式。
优选地，所述方法还包括：当所述应用程序接口获取的业务数据发生变化时，根据变化后的业务数据对所述数据映射关系进行调整，得到调整后数据映射关系；
通过转换器按照调整后数据映射关系将所述变化后的业务数据转换为原生数据。
优选地，通过转换器按照数据映射关系对所述业务数据进行数据转换，获得原生数据，包括：
根据数据映射关系确定所述业务数据中的关键字；
将所述关键字的字符串声明写入头文件；
根据所述头文件将所述业务数据转换为所述原生数据。
优选地，所述根据所述原生数据渲染业务视图，包括：
获取所述原生数据中关键字的值；
根据所述关键字的值渲染所述业务视图。
第二方面，本申请实施例提供一种应用程序的业务数据处理装置，所述装置包括：
获取模块，用于通过应用程序接口从服务器获取业务数据；
转换模块，通过转换器按照数据映射关系对所述业务数据进行数据转换，获得原生数据，所述数据映射关系为所述业务数据的数据格式与所述原生数据的数据格式的对应关系；
生成模块，用于根据所述原生数据渲染业务视图。
第三方面，本申请实施例提供一种移动终端，所述移动终端包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序在所述处理器上运行时执行上述任一项所述的应用程序的业务数据处理方法。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时执行上述任一项所述的应用程序的业务数据处理方法。
上述本申请提供了一种应用程序的业务数据处理方法，所述方法包括：通过应用程序接口从服务器获取业务数据；通过转换器按照数据映射关系对所述业务数据进行数据转换，获得原生数据，所述数据映射关系为所述业务数据的数据格式与所述原生数据的数据格式的对应关系；根据所述原生数据渲染业务视图。应用程序接口与业务视图相互独立，利用转换器对应用程序接口获取的业务数据只需进行一次数据转换，获取可以供渲染业务视图所使用的原生数据，在运行中实现低耦合性和高复用性。不再使用Model层，无需创建实体类来表征数据，而是采用原生数据，避免了业务入侵性强，维护成本高的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对本发明保护范围的限定。在各个附图中，类似的构成部分采用类似的编号。
图1示出了一种应用程序的业务数据处理方法的流程示意图；
图2示出了一种应用程序的业务数据处理方法的转换关系示意图；
图3示出了一种应用程序的业务数据处理方法的转换关系示意图；
图4示出了一种当业务数据发生化时的业务数据处理过程的编码示例图；
图5示出了一种应用程序的业务数据处理方法的转换编码示例图；
图6示出了一种应用程序的业务数据处理方法的转换编码示例图；
图7示出了一种应用程序的业务数据处理方法的业务视图生成编码示例图；
图8示出了一种应用程序的业务数据处理方法运行测试结果示意图；
图9示出了一种应用程序的业务数据处理装置的模块框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
在下文中，可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。
此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。
现有的关于移动终端的软件开发的技术主要涉及两种，现有方案一：Api层下发JSON数据，JSON数据遍历转换到Model层，通过业务逻辑处理后驱动显示View层。现有方案一存在的缺陷有：1)形成API层、Model层、View层三者绑定，耦合性及高且复用性低；2)JSON数据到Model层的这个转换过程为遍历递归转换，非常消耗资源，在数据模型较为复杂或者层级嵌套较多时，转换成本非常高；3)Model层的入侵性强，在View层渲染时，需要通过业务逻辑处理Model层数据；4)API层和View层不可独立复用，需要同时满足业务需求时才可复用。
现有方案二：API层下发JSON数据，JSON数据遍历转换到Model层，Model层将数据输入ViewModel进行转换，转换后再次生成另一个Model层数据，最终驱动显示View层。现有方案二存在的缺陷有：1)仍然没有解决JSON数据到Model层转换成本高的问题；2)引入两套Model层，内存空间占用提升；3)View层的驱动仍然通过数据对象Model层，Model层对业务的入侵性仍然存在，Model层难以复用，极易造成Model层类型***，难以维护；4)当业务发生改变需要新增、删除或修改属性时，需要同时修改两个Model层的文件以及ViewModel文件中的转换方法。现有方案无法实现高效和低维护成本的移动终端开发。
实施例1
基于上述问题，本申请实施例提供一种应用程序的业务数据处理方法，如图1示出一种应用程序的业务数据处理方法的流程示意图，所述方法包括：
S101，通过应用程序接口从服务器获取业务数据；
具体地，应用程序接口指的是，服务器供给业务端进行数据处理的接口。应用程序接口获取服务器具体业务所需要的数据，即业务数据。
S102，通过转换器按照数据映射关系对所述业务数据进行数据转换，获得原生数据，所述数据映射关系为所述业务数据的数据格式与所述原生数据的数据格式的对应关系；
在具体实施例中，转换器提供一套转换方法，将S101中的应用程序接口从服务器获取的业务数据，转换为可供业务视图使用的数据，通过转换器按照数据映射关系将业务数据转换为原生数据，数据映射关系存储的为业务数据的数据格式与原生数据的数据格式的对应关系。
S103，根据所述原生数据渲染业务视图。
具体地，在S102获取可供业务视图使用的原生数据后，根据所获取的原生数据驱动渲染对应的业务视图。
在一个具体的实施例中，所述通过应用程序接口从服务器获取业务数据，包括：
通过一个应用程序接口从服务器获取一组业务数据；
所述通过转换器按照数据映射关系对所述业务数据进行数据转换，获得原生数据，包括：
将一组业务数据分别输入至少两个转换器，各转换器分别对接收到的业务数据进行转换，获得对应的至少两组原生数据；
所述根据所述原生数据渲染业务视图，包括：
根据各组原生数据分别渲染各自对应的业务视图。
与现有方案一和现有方案二相比，本实施例解除了API和View之间的耦合关系，API和View的复用性极大增强，可以实现同一个API对应多个View，也可实现多个API对应同一个View，非常灵活。
可选地，本实施例提供一种应用场景，一个应用程序接口对应多个不同的业务视图。如图2所示，一个应用程序接口对应生成两个不同的业务视图。在本实施例中，一个应用程序接口向服务器发起请求后获取一组业务数据，然后将该组业务数据输入两个不同的转换器，经过两个转换器进行转换，分别输出对应的原生数据，由两组原生数据驱动渲染各自对应的业务视图。在具体实施中，可以根据需求设定所需生成的业务视图的数量。
在一个具体的实施例中，所述通过应用程序接口从服务器获取业务数据，包括：
通过至少两个应用程序接口分别从服务器获取一组业务数据，不同组业务数据的内容不同；
所述通过转换器按照数据映射关系对所述业务数据进行数据转换，获得原生数据，包括：
将各组业务数据分别输入对应的转换器，通过各转换器分别对接收到的业务数据进行数据转换，分别获得对应的一组原生数据，其中，各组原生数据的数据格式相同；
所述根据所述原生数据渲染业务视图，包括：
根据获得的至少两组格式相同的原生数据渲染一个业务视图。
可选地，本实施例提供另一种应用场景，多个不同的应用程序接口对应同一个业务视图。如图3所示，两个应用程序接口共同生成一个业务视图。两个不同的应用程序接口对服务器发起请求，获取到服务器下发的两组不同的业务数据，将两组不同的业务数据分别输入到对应的转换器中，不同的转换器输出的原生数据为格式相同的数据，两组格式相同的原生数据共同驱动渲染同一个业务视图。在具体实施中，可以根据需求设定应用程序接口的数量。
在一个具体的实施例中，所述通过转换器按照数据映射关系对所述业务数据进行数据转换，获得原生数据，包括：
将所述业务数据输入所述转换器，通过所述转换器按照数据映射关系将所述业务数据转换为原生数据，其中，所述业务数据的数据格式为JOSN数据格式，所述原生数据的格式为字典数据格式。
具体地，在本实施例中将业务数据转换为生成业务视图所需的原生数据时，采用转换器进行数据格式的转换，首先将业务数据输入转换器，转换器中预先设置有数据映射关系，通过转换器按照数据映射关系将业务数据转换为原生数据。业务数据的数据格式为JOSN数据格式，通过转换器将JOSN数据格式转换为字典数据格式，字典数据格式包括：Dict格式和Map格式。其中，Dict格式为苹果移动操作***(iOS)端字典数据格式，Map格式为安卓(Android)端字典数据格式。
与现有方案一和现有方案二相比，在本实施例中，应用程序接口下发的JSON数据不再转换为Model层的数据对象，解决了这部分转换成本高的问题。转换逻辑中，转换次数只有一次，在使用Model层的情况下，至少要进行两次转换，第一次把JSON数据映射为Model层数据对象，第二次把Model层数据对象转化为能被业务视图使用的数据，本实施例采用转换器只需一次转换，一步到位。其次，不使用Model层数据对象，减少了这部分空间占用，从而彻底解决了Model层对业务的入侵性的问题。
并且，业务视图和应用程序接口相对独立，应用程序接口没有固定的Model层实体数据对象将其绑定，只与转换器有输入关系，转换器只接受应用程序接口的原始JSON数据进行解析，对应用程序接口不进行引用，应用程序接口不与任何对象进行绑定，灵活度更高。
在一个具体的实施例中，所述方法还包括：当所述应用程序接口获取的业务数据发生变化时，根据变化后的业务数据对所述数据映射关系进行调整，得到调整后数据映射关系；
通过转换器按照调整后数据映射关系将所述变化后的业务数据转换为原生数据。
具体地，当业务数据发生改变，需要新增、删除或修改属性时，只需要修改转换器中数据映射关系，通过转换器中的数据映射关系将业务数据转换成业务视图所需的原生数据，例如Dict数据或Map数据。并且，逻辑关系非常清晰，在不同业务需求下可随意搭配，降低维护成本，增加开发效率。
如图4所示提供一种当业务数据发生化时的业务数据处理过程的编码示例图。当所述应用程序接口获取的JOSN数据发生变化时，根据变化后的业务数据对所述数据映射关系进行调整，即，改变转换器(Converter)中的转换方法，得到调整后数据映射关系；通过转换器(Converter)按照调整后数据映射关系将所述变化后的业务数据转换为原生数据，最终返回原生数据结果。
在一个具体的实施例中，所述通过所述转换器按照数据映射关系将所述业务数据转换为原生数据，包括：
根据数据映射关系确定所述业务数据中的关键字；
将所述关键字的字符串声明写入头文件；
根据所述头文件将所述业务数据转换为所述原生数据。
具体地，在本实施例中，为了移除Model层对业务的入侵性，降低空间的损耗，采用去Model化处理，使用原生数据来驱动渲染业务视图，因而造成的数据可读性下降问题，本实施例提出了相应的解决方案，根据数据映射关系确定所述业务数据中的关键字，使用字符串常量来表征关键字，字符串常量的值存储在转换器的实现文件中，将字符串常量的extern声明写入头文件内。转换器生成的原生数据的关键字都使用字符串常量来表征，然后每次应用程序接口获取到业务数据，业务数据需要进行转换时，就引用头文件即可。
如图5所示提供一可选的实施方式，使用字符串常量来表征关键字，将字符串常量extern声明写入头文件“PropertyXXXConverterKeys.h”中。如图6，在每次应用程序接口获取到业务数据，业务数据需要进行转换时，就引用头文件即可实现数据转换，最终获取原生数据，返回原生数据结果。
在一个具体的实施例中，所述根据所述原生数据生成业务视图，包括：
获取所述原生数据中关键字的值；
根据所述关键字对应的值渲染所述业务视图。
具体地，在根据原生数据渲染生成业务视图时，获取转换器转换得到的原生数据中的关键字对应的值，具体的表现为字符串常量表征的关键字的值，从而渲染业务视图。业务开发人员可以直接根据字符串常量表征的关键字知道其代表的含义，与硬编码不同，提高项目的可读性。
其中，根据关键字对应的值渲染业务视图的业务视图渲染过程可选的方式为：调用模板文件，将字符串常量表征的关键字的值传入模板文件，实现对业务视图的渲染。
例如，如图7提供一种生成业务视图的编码示意图，通过Dict数据进行业务视图的渲染，获取字符串常量表征的关键字，获取对应的值，然后随业务视图进行渲染。
为方便了解本实施例产生的突出效果，采用相同的数据结构在同一款设备上分别进行了现有方案一、现有方案二和本实施例运行相同的业务数据对比。如图8所示一种应用程序的业务数据处理方法运行测试结果示意图，在图8中优化方案为本实施例，方案一为现有方案一，方案二为现有方案二，经过对比可知：现有方案一和方案二与优化方案行对比，优化方案在执行效率(运行效率)上是方案一的2倍，是方案二的3倍，运行内存占用也相较方案一略小一些，并且优化方案的复用性和解耦合性远远大于方案一。
本实施例的一种应用程序的业务数据处理方法，通过应用程序接口从服务器获取业务数据；通过转换器对所述业务数据进行数据转换，获得原生数据；根据所述原生数据渲染业务视图。首先，杜绝了Model层入侵业务视图进行渲染生成的过程，改用Dict/Map数据格式，业务视图无需引用Model层即可实现渲染。同时，通过转换器对应用程序接口获取的业务数据，与原始数据形成数据映射关系，不仅实现应用程序接口和业务视图一对多的关系，同时也实现了应用程序接口和业务视图多对一的关系，以转换器的转换映射方式，将业务视图和应用程序接口解耦合，使得应用程序接口和业务视图相互独立，提高应用程序接口和业务视图的复用性。解决了现有方案耦合性高、复用性低的困境。且应用程接口的数据转换只用一次达到同样的运行效率下实现高复用性、低耦合性的效果。
实施例2
本申请实施例提供一种应用程序的业务数据处理装置200，如图9示出的一种应用程序的业务数据处理装置200的模块框图，所述装置200包括：
获取模块201，用于通过应用程序接口从服务器获取业务数据；
转换模块202，用于通过转换器按照数据映射关系对所述业务数据进行数据转换，获得原生数据，所述数据映射关系为所述业务数据的数据格式与所述原生数据的数据格式的对应关系；
渲染模块203，用于根据所述原生数据渲染业务视图。
实施例3
本申请实施例提供一种移动终端，所述移动终端包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序在所述处理器上运行时执行上述任一项所述的应用程序的业务数据处理方法。移动终端可以实现实施例1提供的一种应用程序的业务数据处理方法，为避免重复，在此不再赘述。
实施例4
本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时执行上述任一项所述的应用程序的业务数据处理方法，计算机程序在处理器上运行时执行实现如下步骤：通过应用程序接口从服务器获取业务数据；
通过转换器对所述业务数据进行数据转换，获得原生数据；
根据所述原生数据生成业务视图。
计算机可读存储介质可以实现实施例1提供的一种应用程序的业务数据处理方法，为避免重复，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块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取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种应用程序的业务数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
通过应用程序接口从服务器获取业务数据；通过转换器根据数据映射关系确定所述业务数据中的关键字；将所述关键字的字符串声明写入头文件；根据所述头文件将所述业务数据转换为原生数据，所述数据映射关系为所述业务数据的数据格式与所述原生数据的数据格式的对应关系；获取所述原生数据中关键字的值；根据所述关键字的值渲染所述原生数据对应的业务视图。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述通过应用程序接口从服务器获取业务数据，包括：
通过一个应用程序接口从服务器获取一组业务数据；
所述通过转换器按照数据映射关系对所述业务数据进行数据转换，获得原生数据，包括：
将一组业务数据分别输入至少两个转换器，各转换器分别对接收到的业务数据按照所述数据映射关系进行转换，获得对应的至少两组原生数据；
所述根据所述原生数据渲染业务视图，包括：
根据各组原生数据分别渲染各自对应的业务视图。
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述通过应用程序接口从服务器获取业务数据，包括：
通过至少两个应用程序接口分别从服务器获取一组业务数据，不同组业务数据的内容不同；
所述通过转换器按照数据映射关系对所述业务数据进行数据转换，获得原生数据，包括：
将各组业务数据分别输入对应的转换器，通过各转换器分别对接收到的业务数据按照所述数据映射关系进行数据转换，分别获得对应的一组原生数据，其中，各组原生数据的数据格式相同；
所述根据所述原生数据渲染业务视图，包括：
根据获得的至少两组格式相同的原生数据渲染一个业务视图。
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述业务数据的数据格式为JOSN数据格式，所述原生数据的格式为字典数据格式。
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述应用程序接口获取的业务数据发生变化时，根据变化后的业务数据对所述数据映射关系进行调整，得到调整后数据映射关系；
通过转换器按照调整后数据映射关系将所述变化后的业务数据转换为原生数据。
6.一种应用程序的业务数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于通过应用程序接口从服务器获取业务数据；
转换模块，通过转换器根据数据映射关系确定所述业务数据中的关键字；将所述关键字的字符串声明写入头文件；根据所述头文件将所述业务数据转换为原生数据，所述数据映射关系为所述业务数据的数据格式与所述原生数据的数据格式的对应关系；
渲染模块，用于获取所述原生数据中关键字的值；根据所述关键字的值渲染所述原生数据对应的业务视图。
7.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序在所述处理器上运行时执行根据权利要求1至5中任一项所述的应用程序的业务数据处理方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时执行根据权利要求1至5中任一项所述的应用程序的业务数据处理方法。
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Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105159928A (zh) * 2015-08-05 2015-12-16 深圳联友科技有限公司 一种json数据转换成模型数据的方法及***
CN105512261A (zh) * 2015-12-02 2016-04-20 广州华多网络科技有限公司 前端轻量统计数据展现方法及***
CN108255897A (zh) * 2017-02-17 2018-07-06 平安科技（深圳）有限公司 可视化图表数据转换处理方法和装置
CN108446105A (zh) * 2018-02-08 2018-08-24 广州亦云信息技术股份有限公司 一种轻量级API Server开发框架及开发方法
CN108446363A (zh) * 2018-03-13 2018-08-24 北京奇安信科技有限公司 一种kv引擎的数据处理方法及装置
CN109361628A (zh) * 2018-10-16 2019-02-19 深圳壹账通智能科技有限公司 报文组装方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109388670A (zh) * 2018-09-18 2019-02-26 重庆航天职业技术学院 一种xml与关系数据库的转换方法
CN110347732A (zh) * 2019-05-20 2019-10-18 中国平安人寿保险股份有限公司 一种数据转换方法及装置
CN110704518A (zh) * 2019-08-26 2020-01-17 苏宁云计算有限公司 基于Flink引擎的业务数据处理方法及装置
CN111078224A (zh) * 2019-10-12 2020-04-28 中国平安人寿保险股份有限公司 软件包文件数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111198859A (zh) * 2018-11-16 2020-05-26 北京微播视界科技有限公司 数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN111475562A (zh) * 2020-04-11 2020-07-31 吴媛媛 应用于业务处理***的数据格式优化方法及业务服务器
CN111580821A (zh) * 2019-02-15 2020-08-25 厦门雅基软件有限公司 脚本绑定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN112231278A (zh) * 2020-11-03 2021-01-15 百度国际科技（深圳）有限公司 项目工程文件的分析方法、装置、设备及存储介质

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017035378A2 (en) * 2015-08-25 2017-03-02 Xcube Research And Development, Inc. Translating file type aware virtual filesystem and content addressable globally distributed filesystem
JP6762727B2 (ja) * 2016-01-26 2020-09-30 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理装置のデータ処理方法、及びプログラム
US11379496B2 (en) * 2019-04-18 2022-07-05 Oracle International Corporation System and method for universal format driven data transformation and key flex fields in a analytic applications environment

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105159928A (zh) * 2015-08-05 2015-12-16 深圳联友科技有限公司 一种json数据转换成模型数据的方法及***
CN105512261A (zh) * 2015-12-02 2016-04-20 广州华多网络科技有限公司 前端轻量统计数据展现方法及***
CN108255897A (zh) * 2017-02-17 2018-07-06 平安科技（深圳）有限公司 可视化图表数据转换处理方法和装置
CN108446105A (zh) * 2018-02-08 2018-08-24 广州亦云信息技术股份有限公司 一种轻量级API Server开发框架及开发方法
CN108446363A (zh) * 2018-03-13 2018-08-24 北京奇安信科技有限公司 一种kv引擎的数据处理方法及装置
CN109388670A (zh) * 2018-09-18 2019-02-26 重庆航天职业技术学院 一种xml与关系数据库的转换方法
CN109361628A (zh) * 2018-10-16 2019-02-19 深圳壹账通智能科技有限公司 报文组装方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111198859A (zh) * 2018-11-16 2020-05-26 北京微播视界科技有限公司 数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN111580821A (zh) * 2019-02-15 2020-08-25 厦门雅基软件有限公司 脚本绑定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN110347732A (zh) * 2019-05-20 2019-10-18 中国平安人寿保险股份有限公司 一种数据转换方法及装置
CN110704518A (zh) * 2019-08-26 2020-01-17 苏宁云计算有限公司 基于Flink引擎的业务数据处理方法及装置
CN111078224A (zh) * 2019-10-12 2020-04-28 中国平安人寿保险股份有限公司 软件包文件数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111475562A (zh) * 2020-04-11 2020-07-31 吴媛媛 应用于业务处理***的数据格式优化方法及业务服务器
CN112231278A (zh) * 2020-11-03 2021-01-15 百度国际科技（深圳）有限公司 项目工程文件的分析方法、装置、设备及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
增材制造软件框架的研究与设计;杨声浩 等;《电子技术与软件工程》;53-56 *

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