CN107562894A - 一种web应用系统行为仿真的API获取和应用方法 - Google Patents

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吴永欢
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张雨
易勇强
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张志亮
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Guangzhou Power Supply Bureau Co Ltd
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Abstract

本发明是一种web应用系统行为仿真的API获取和应用方法，包括：㈠通过对web应用服务系统界面和数据流的机器学习，将系统复杂的数据请求及展示转化为开放简洁的API；㈡搭建统一平台，封装构建API数据集，提供给数据使用者；㈢利用API仿真接口，第三方开发者基于API仿真接口开发新的业务平台，新业务平台调用仿真API仿真接口获取原业务系统数据，在表现层对数据重新组合，同时仿真、优化一个或多个原业务系统的操作行为，实现对多个原业务系统的增值。本发明针对现有技术中获取第三方web应用系统行为数据手段存在的不足，可以最大限度的获取web应用系统的行为数据，在web应用系统不提供数据接口的情况下，获取web应用系统的相关数据。

Description

一种web应用系统行为仿真的API获取和应用方法
技术领域
本发明属于计算机领域的API获取和应用方法，具体的说是一种web应用系统行为仿真的API获取和应用方法。
背景技术
现有技术中，对于获取第三方web应用系统行为数据，需要原开发商开发相应类似webservice接口，才能访问web应用系统的数据库数据，无法对原业务系统web表现层的学习，无法生产数据访问接口，由此而产生了大数据时代数据从产生到流转，从流转到消费过程中所存在的断层。现在技术的获取第三方web应用系统行为数据相关技术也不能将互联网/局域网中的各种IT资源(业务信息系统、文档、DB等)中蕴含的数据和服务以API的形式进行供给、管理和增值处理。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术中获取第三方web应用系统行为数据手段存在的不足，提出一种web应用系统行为仿真的API获取和应用方法，可以最大限度的获取web应用系统的行为数据，在web应用系统不提供数据接口的情况下，获取web应用系统的相关数据。
本发明解决以上技术问题的技术方案是：
一种web应用系统行为仿真的API获取和应用方法，包括以下步骤：
㈠Web应用系统行为的仿真数据获取：通过对web应用服务系统界面和数据流的机器学习，将系统复杂的数据请求及展示转化为开放简洁的API；
㈡从业务系统使用者的角度，生成数据访问接口，同时完成数据字典梳理，生成数据访问接口之后再通过配置与设置支持数据项的分级分类；
㈢利用统一平台提供API仿真接口：搭建统一平台，封装构建API数据集，提供给数据使用者；
㈣行为仿真API技术的应用：利用API仿真接口，第三方开发者基于API仿真接口开发新的业务平台，新业务平台调用仿真API仿真接口获取原业务系统数据，在表现层对数据重新组合，同时仿真、优化一个或多个原业务系统的操作行为，实现对多个原业务系统的增值。
本发明进一步限定的技术方案是：
前述的web应用系统行为仿真的API获取和应用方法，其中步骤㈠具体为：⑴在新界面里输入web应用系统的页面url；⑵在已载入系统页面上，圈选需要分析的数据位置，并定义该数据提供外部访问的参数名称；⑶从web页面的交互中智能分析获取需要的数据；⑷在统一运行平台上以制定的服务规范以API调用的形式提供数据的外部接口访问。
前述的web应用系统行为仿真的API获取和应用方法，其中步骤㈡中，数据项的分类是从应用系统业务的角度对数据进行分类，分级是从数据的安全角度对不同敏感的数据进行分级。
前述的web应用系统行为仿真的API获取和应用方法，其中步骤㈢具体为：⑴运行平台环境安装；⑵在数据分析平台上将数据分析程序封装打包；⑶在运行平台上导入在分析平台上生成的数据采集API安装包；⑷在运行平台上启用安装包，提供相应数据API仿真接口服务。
本发明的有益效果是：
本发明以软件体系结构重建技术，通过对WEB表现层的学习重构出原业务系统的数据接口，快速实时挖掘出原业务系统数据，形成多源数据共享池，为数据开放、融合与增值创新提供高效的平台支撑。通过对原业务系统web表现层的学习，生产数据访问接口，弥补了大数据时代数据从产生到流转，从流转到消费过程中所存在的断层，可将互联网/局域网中的各种IT资源(业务信息系统、文档、DB等)中蕴含的数据和服务以API的形式进行供给、管理和增值处理。
本发明可以自动高效地提供web应用系统的行为数据采集功能，由于采用了API接口机制，可以最大限度的获取web应用系统的行为数据，使得在web应用系统不提供数据接口的情况下，获取web应用系统的相关数据，并在此基础上，可以在新的应用系统上仿真原web系统的操作。
具体实施方式
实施例1
本实施例是一种web应用系统行为仿真的API获取和应用方法，包括以下步骤：
㈠Web应用系统行为的仿真数据获取：通过对web应用服务系统界面和数据流的机器学习，将系统复杂的数据请求及展示转化为开放简洁的API；具体为：⑴在新界面里输入web应用系统的页面url；⑵在已载入系统页面上，圈选需要分析的数据位置，并定义该数据提供外部访问的参数名称；⑶从web页面的交互中智能分析获取需要的数据；⑷在统一运行平台上以制定的服务规范以API调用的形式提供数据的外部接口访问。
㈡从业务系统使用者的角度，生成数据访问接口，同时完成数据字典梳理，生成数据访问接口之后再通过配置与设置支持数据项的分级分类；其中数据项的分类是从应用系统业务的角度对数据进行分类，分级是从数据的安全角度对不同敏感的数据进行分级。
㈢利用统一平台提供API仿真接口：搭建统一平台，封装构建API数据集，提供给数据使用者；具体为：⑴运行平台环境安装；⑵在数据分析平台上将数据分析程序封装打包；⑶在运行平台上导入在分析平台上生成的数据采集API安装包；⑷在运行平台上启用安装包，提供相应数据API仿真接口服务。
㈣行为仿真API技术的应用：利用API仿真接口，第三方开发者基于API仿真接口开发新的业务平台，新业务平台调用仿真API仿真接口获取原业务系统数据，在表现层对数据重新组合，同时仿真、优化一个或多个原业务系统的操作行为，实现对多个原业务系统的增值。
本实施例是对一个企业内部的办公系统在移动端进行API仿真，企业办公系统原是基于WEB服务器的应用系统，通过在办公系统上“全部收文办理过程”功能的操作及数据交互的学习，生产出该功能的仿真API，然后在手机移动端上利用提供的API接口开发新应用，完成了原办公系统的仿真操作。
“全部收文办理过程“API接口定义：
API名称：allswblgc。
请求方式：GET。
API地址：http://127.0.0.1:1626/？iw-apikey＝123&iw-cmd＝allswblgc。
参数：
参数名 类型 是否必填 参数位置 参数描述
appGroup String 是 urlparam
fileId String 是 urlparam 文件ID
sessionId String 是 urlparam 会话ID
processId String 是 urlparam 文件ID
调用示例：
http://127.0.0.1:1626/？iw-apikey＝123&iw-cmd＝allswblgc&appGroup＝appcsgsw&file Id＝A5CB47E3C01D4E56AF7D69451F481E16&sessionId＝8a1616ca4c11c16e0150c6d3658c1044&p rocessId＝8a1616ca4c11c16e0150b794402c0f6b。
返回结果示例：
本实施例在原应用系统上进行业务操作，通过对原应用系统的功能及数据交互学习，生成原应用系统各操作行为相应的仿真API接口；将各个仿真API接口程序部署到API运行平台；基于原各应用系统的API接口，开发新的应用系统，新的应用系统可以通过仿真API接口对多个原应用系统进行数据交互，仿真各原应用系统的行为操作。
除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种web应用系统行为仿真的API获取和应用方法，其特征在于：包括以下步骤：
㈠Web应用系统行为的仿真数据获取：通过对web应用服务系统界面和数据流的机器学习，将系统复杂的数据请求及展示转化为开放简洁的API；
㈡从业务系统使用者的角度，生成数据访问接口，同时完成数据字典梳理，生成数据访问接口之后再通过配置与设置支持数据项的分级分类；
㈢利用统一平台提供API仿真接口：搭建统一平台，封装构建API数据集，提供给数据使用者；
㈣行为仿真API技术的应用：利用API仿真接口，第三方开发者基于API仿真接口开发新的业务平台，新业务平台调用仿真API仿真接口获取原业务系统数据，在表现层对数据重新组合，同时仿真、优化一个或多个原业务系统的操作行为，实现对多个原业务系统的增值。
2.如权利要求1所述的web应用系统行为仿真的API获取和应用方法，其特征在于：所述步骤㈠具体为：
⑴在新界面里输入web应用系统的页面url；
⑵在已载入系统页面上，圈选需要分析的数据位置，并定义该数据提供外部访问的参数名称；
⑶从web页面的交互中智能分析获取需要的数据；
⑷在统一运行平台上以制定的服务规范以API调用的形式提供数据的外部接口访问。
3.如权利要求1所述的web应用系统行为仿真的API获取和应用方法，其特征在于：所述步骤㈡中，数据项的分类是从应用系统业务的角度对数据进行分类，分级是从数据的安全角度对不同敏感的数据进行分级。
4.如权利要求1所述的web应用系统行为仿真的API获取和应用方法，其特征在于：所述步骤㈢具体为：
⑴运行平台环境安装；
⑵在数据分析平台上将数据分析程序封装打包；
⑶在运行平台上导入在分析平台上生成的数据采集API安装包；
⑷在运行平台上启用安装包，提供相应数据API仿真接口服务。
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