CN105786492A - 利用大数据的方法实现代码预测提示的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了利用大数据的方法实现代码预测提示的方法，所述方法将用户在书写代码时候的代码结构与模块，通过node.js的爬虫工具进行收集，并且通过大数据的方法经过数据的清洗、分析、脱敏、分类将这些数据进行集合整理，存放到数据库中，生成代码预测比对标记库，通过代码比对预测技术，实现用户在代码书写过程中的代码提示功能。

Description

利用大数据的方法实现代码预测提示的方法
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，具体涉及一种利用大数据的方法实现代码预测提示的方法。
背景技术
互联网时代，随着互联网使用的越加频繁，对程序开发功能与速度都有很高的要求。程序员需要在较短的时间内写出高质量的代码，在保证代码质量的同时需要使得程序员能写出更多的代码，因此本发明可以在程序员书写代码的时候能够预测性的给予相应的提示，然后对程序员的代码习惯加以纠正与优化，同时能够提高书写代码的效率。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：本发明提供一种利用大数据的方法实现代码预测提示的方法。
本发明所采用的技术方案为：
利用大数据的方法实现代码预测提示的方法，所述方法将用户在书写代码时候的代码结构与模块，通过node.js的爬虫工具进行收集，并且通过大数据的方法经过数据的清洗、分析、脱敏、分类将这些数据进行集合整理，存放到数据库中，生成代码预测比对标记库，通过代码比对预测技术，实现用户在代码书写过程中的代码提示功能。
实施例2：
在实施例1的基础上，本实施例所述方法操作步骤如下：
步骤1:利用js与node.js爬虫系统相结合的方法获得用户代码书写时候的结构与模块数据；
步骤2:将生成的数据存到统一的数据库中保存；
步骤3:用大数据的方法对数据进行清洗、分析、分类；
步骤4:对数据中涉及用户隐私的信息处理清除（脱敏）；
步骤5:根据分析得到代码预测比对标记库；
步骤6:运用node.js建立预对比程序模块；
步骤7:从代码预测比对标记库中获得对比数据，利用比对模块进行比对并给予用户提示。
JavaScript一种直译式脚本语言，外语缩写JS，是一种动态类型、弱类型、基于原型的语言，内置支持类型。它的解释器被称为JavaScript引擎，为浏览器的一部分，广泛用于客户端的脚本语言，最早是在HTML（标准通用标记语言下的一个应用）网页上使用，用来给HTML网页增加动态功能。
Node.js是一个基于ChromeJavaScript运行时建立的平台，用于方便地搭建响应速度快、易于扩展的网络应用。Node.js使用事件驱动，非阻塞I/O模型而得以轻量和高效，非常适合在分布式设备上运行的数据密集型的实时应用。
爬虫工具：这是一个很形象的说法，是用来形容象“baidu.com,google.com”等搜索引擎的，在互联网上搜索用户请求的信息像一群虫子一样的全方位的爬行、搜索。“爬虫系统”这个词变成了搜索引擎的代名词。
实施例3：
在实施例1或2的基础上，本实施例所述方法收集用户的书写代码结构首先要用户能够同意监测。
本发明的有益效果为：
本发明通过用户在代码书写过程中代码模块结构的收集，将收集的代码经过大数据的比对与“代码训练”生成代码实施比对标记库，通过我们的代码比对预测技术，从而实现用户在代码书写过程中的代码提示功能。
附图说明
图1为本发明方法实现流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图，通过具体实施方式对本发明进一步说明：
实施例1：
如图1所示，利用大数据的方法实现代码预测提示的方法，所述方法将用户在书写代码时候的代码结构与模块，通过node.js的爬虫工具进行收集，并且通过大数据的方法经过数据的清洗、分析、脱敏、分类将这些数据进行集合整理，存放到数据库中，生成代码预测比对标记库，通过代码比对预测技术，实现用户在代码书写过程中的代码提示功能。
实施例2：
如图1所示，在实施例1的基础上，本实施例所述方法操作步骤如下：
步骤1:利用js与node.js爬虫系统相结合的方法获得用户代码书写时候的结构与模块数据；
步骤2:将生成的数据存到统一的数据库中保存；
步骤3:用大数据的方法对数据进行清洗、分析、分类；
步骤4:对数据中涉及用户隐私的信息处理清除（脱敏）；
步骤5:根据分析得到代码预测比对标记库；
步骤6:运用node.js建立预对比程序模块；
步骤7:从代码预测比对标记库中获得对比数据，利用比对模块进行比对并给予用户提示。
实施例3：
在实施例1或2的基础上，本实施例所述方法收集用户的书写代码结构首先要用户能够同意监测。
以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (3)

1.利用大数据的方法实现代码预测提示的方法，其特征在于：所述方法将用户在书写代码时候的代码结构与模块，通过node.js的爬虫工具进行收集，并且通过大数据的方法经过数据的清洗、分析、脱敏、分类将这些数据进行集合整理，存放到数据库中，生成代码预测比对标记库，通过代码比对预测技术，实现用户在代码书写过程中的代码提示功能。
2.根据权利要求1所述的利用大数据的方法实现代码预测提示的方法，其特征在于，所述方法操作步骤如下：
步骤1:利用js与node.js爬虫系统相结合的方法获得用户代码书写时候的结构与模块数据；
步骤2:将生成的数据存到统一的数据库中保存；
步骤3:用大数据的方法对数据进行清洗、分析、分类；
步骤4:对数据中涉及用户隐私的信息处理清除；
步骤5:根据分析得到代码预测比对标记库；
步骤6:运用node.js建立预对比程序模块；
步骤7:从代码预测比对标记库中获得对比数据，利用比对模块进行比对并给予用户提示。
3.根据权利要求1或2任一所述的利用大数据的方法实现代码预测提示的方法，其特征在于：所述方法收集用户的书写代码结构首先要用户能够同意监测。
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