一种通用导出方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种通用导出方法、装置和存储介质。该方法包括如下步骤：获取来自多个终端的多组原始数据；基于Python确定需求数据结构，并根据所述需求数据结构将多组所述原始数据转换为符合导出要求的规则数据；导出所述规则数据。本发明专利技术的技术方案可以改善数据传输的效率，保证对相应数据的高效应用。

A General Derivation Method, Device and Storage Media

【技术实现步骤摘要】
一种通用导出方法、装置和存储介质
本专利技术涉及计算机应用
，具体涉及一种通用导出方法、装置和存储介质。
技术介绍
随着物联网技术的不断发展，接入物联网的终端数量越来越多，产生的数据量也大幅增长。当用户需要对来自不同终端的数据进行综合应用时，首先需要获取并导出相应数据。但是，由于不同终端的数据格式或运行环境并不相同，这使得在对数据进行导出时，需要针对特定数据进行例如额外编码等操作，而对于不同数据的额外编码需要分别执行，这将降低数据的处理与传输的效率，影响了对相应数据的进一步应用。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供一种通用导出方法、装置和存储介质。第一方面，本专利技术提供了一种通用导出方法，该方法包括如下步骤：获取来自多个终端的多组原始数据。基于Python确定需求数据结构，并根据所述需求数据结构将多组所述原始数据转换为符合导出要求的规则数据。导出所述规则数据。第二方面，本专利技术提供了一种通用导出装置，该装置包括：获取模块，用于获取来自多个终端的多组原始数据。处理模块，用于基于Python确定需求数据结构，并根据所述需求数据结构将多组所述原始数据转换为符合导出要求的规则数据。导出模块，用于导出所述规则数据。第三方面，本专利技术提供了一种通用导出装置，该装置包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如上所述的通用导出方法。第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的通用导出方法。本专利技术提供的通用导出方法、装置和存储介质的有益效果是，用户可根据实际需求向服务器请求获得来自不同网络终端的多种数据，服务器通过网络从多个终端获取多组不同的原始数据，同时，基于Python确定用户的需求数据结构。由于Python可以按交互模式运行，比如主流操作系统Windows、Mac和Unix/Linux等都可以直接在命令模式下直接运行Python交互环境，不仅可兼容多种运行环境，还可基于Python丰富的数据结构形式对各原始数据进行更灵活的操作，并通过一次操作完成对所有原始数据的处理。在获得符合用户导出要求的规则数据后，可将其发送至相应客户终端。由于对传输过程中数据的处理更为高效，不仅可改善数据传输的效率，还可保证对相应数据的高效应用。附图说明为了更清楚地说明本专利技术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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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为本专利技术实施例的一种通用导出方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例的一种通用导出装置的结构框图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。如图1所示，本专利技术实施例的一种通用导出方法包括如下步骤：获取来自多个终端的多组原始数据。基于Python确定需求数据结构，并根据所述需求数据结构将多组所述原始数据转换为符合导出要求的规则数据。导出所述规则数据。在本实施例中，用户可根据实际需求向服务器请求获得来自不同网络终端的多种数据，服务器通过网络从多个终端获取多组不同的原始数据，同时，基于Python确定用户的需求数据结构。由于Python可以按交互模式运行，比如主流操作系统Windows、Mac和Unix/Linux等都可以直接在命令模式下直接运行Python交互环境，不仅可兼容多种运行环境，还可基于Python丰富的数据结构形式对各原始数据进行更灵活的操作，并通过一次操作完成对所有原始数据的处理。在获得符合用户导出要求的规则数据后，可将其发送至相应客户终端。由于对传输过程中数据的处理更为高效，不仅可改善数据传输的效率，还可保证对相应数据的高效应用。优选地，所述基于Python确定需求数据结构的具体实现包括：基于Python中的列表数据结构、元组数据结构、字典数据结构和集合数据结构中的至少一种确定针对所述原始数据的所述需求数据结构。具体地，Python中包括列表(list)、元组(tuple)字典(dict)和集合(set)等数据结构，基本可以涵盖来自不同终端的各种数据。同时，Python具有可扩展性和清晰的语法，Python的内置模块(module)可以用C或C++写成，也可以为现成的模块加上Python的接口。因此，基于Python确定需求数据结构，不仅可兼容来自不同运行环境下终端的各种数据，还可根据用户需求及数据特点灵活设置多种数据结构，进行统一处理，提高处理与传输效率。优选地，所述方法还包括如下步骤：接收数据导出请求，其中，所述数据导出请求包括所述导出要求。所述根据所述需求数据结构将多组所述原始数据转换为符合导出逻辑的规则数据的过程包括：基于StringTemplate技术将所述原始数据导入与所述需求数据结构匹配的数据模板中，获得模板数据。根据所述导出要求对所述模板数据进行处理，获得所述规则数据。具体地，对数据进行导出的操作可基于特定规则，例如时间触发等条件自动执行，也可以基于用户的需求执行。在获得多组来自不同终端的原始数据后，首先，基于StringTemplate技术将所述原始数据导入与所述需求数据结构匹配的数据模板中，获得模板数据。其中，StringTemplate是一个基于Java的模板引擎库，目前可同时支持Python、C#和Ruby等，具有较强的通用性。同时，可以严格保证业务逻辑和表现逻辑相分离，不会互相干扰，使各种原本不相关的原始数据可以快速填入与需求数据结构匹配的数据模板中。随后，可根据来自用户数据导出请求中的导出要求对模板数据进行处理，例如按照用户需求删除部分数据项、合并部分数据项或增加部分数据项等，以获得具有统一规则的规则数据，提高数据传输效率。优选地，所述根据所述导出要求对所述模板数据进行处理，获得所述规则数据的过程包括：根据所述导出要求对所述模板数据进行增/删操作，获得预处理数据。根据所述预处理数据生成作为所述规则数据的基于JSON数据格式的表单数据。具体地，来自不同终端的数据中可能包括其特定的数据项，例如时间数据项和地点数据项等，但由于用户可能并不需要其中某一项，或者其他终端的原始数据也包括相同的数据项，此时可对填写至模板的数据进行增加、删除与合并等操作，在保证数据完整性要求的情况下，减少不必要的数据占用空间，以提高传输效率。在完成预处理后，将预处理数据转换为基于JSON数据格式的表单数据。其中，JSON全称为JavaScriptObjectNotation，也就是JS对象简谱。其是一种轻量级的数据交换格式，具有简洁和清晰的层次结构。基于JSON数据格式生成的表单不仅可便于用户直接阅读，还可在保证信息完整的前提下，大幅压缩数据空间，提高表单信息的传输及加载速率。优选地，所述导出所述规则数据的具体实现包括：将所述表单数据进行渲染，获得渲染表单，将所述渲染表单发送至与所述数据导出请求对应的终端。具体地，获得基于JSON数据格式的表单数据后，可对其进行渲染，获得渲染表单，并将渲染表单发送至相应的用户终端，渲染表单将本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种通用导出方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取来自多个终端的多组原始数据；基于Python确定需求数据结构，并根据所述需求数据结构将多组所述原始数据转换为符合导出要求的规则数据；导出所述规则数据。

【技术特征摘要】
1.一种通用导出方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取来自多个终端的多组原始数据；基于Python确定需求数据结构，并根据所述需求数据结构将多组所述原始数据转换为符合导出要求的规则数据；导出所述规则数据。2.根据权利要求1所述的通用导出方法，其特征在于，所述基于Python确定需求数据结构的具体实现包括：基于Python中的列表数据结构、元组数据结构、字典数据结构和集合数据结构中的至少一种确定针对所述原始数据的所述需求数据结构。3.根据权利要求1或2所述的通用导出方法，其特征在于，所述方法还包括如下步骤：接收数据导出请求，其中，所述数据导出请求包括所述导出要求；所述根据所述需求数据结构将多组所述原始数据转换为符合导出逻辑的规则数据的过程包括：基于StringTemplate技术将所述原始数据导入与所述需求数据结构匹配的数据模板中，获得模板数据；根据所述导出要求对所述模板数据进行处理，获得所述规则数据。4.根据权利要求3所述的通用导出方法，其特征在于，所述根据所述导出要求对所述模板数据进行处理，获得所述规则数据的过程包括：根据所述导出要求对所述模板数据进行增/删操作，获得预处理数据；根据所述预处理数据生成作为所述规则数据的基于JSON数据格式的表单数据。5.根据权利要求4所述的通用导出方法，其特征在于，所述导出所述规则数据的具体实现包括：将所...

【专利技术属性】
技术研发人员：兰海翔，李卫群，周发辉，崔瑾，
申请(专利权)人：贵州力创科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：贵州,52