CN110941427B

CN110941427B - 代码生成方法及代码生成器

Info

Publication number: CN110941427B
Application number: CN201911121894.9A
Authority: CN
Inventors: 杨俊鑫
Original assignee: Zhuhai Baoqu Technology Co Ltd
Current assignee: Zhuhai Baoqu Technology Co Ltd
Priority date: 2019-11-15
Filing date: 2019-11-15
Publication date: 2023-10-20
Anticipated expiration: 2039-11-15
Also published as: CN110941427A

Abstract

本申请实施例公开了一种代码生成方法及代码生成器，该方法包括：调用AI模型接入接口获取第一AI模型的模型文件；根据所述模型文件训练得到第一代码生成模型，所述第一代码生成模型包括代码生成规则和/或算法；获取第一描述文件，所述第一描述文件包括用于生成第一代码的模型描述信息；根据所述第一代码生成模型和所述第一描述文件生成所述第一代码。采用本申请实施例，能够提高了代码模型的生成效率以及能够灵活生成各种需要的代码。

Description

代码生成方法及代码生成器

技术领域

本发明涉及计算机应用领域，尤其涉及一种代码生成方法及代码生成方器。

背景技术

代码生成是使用程序生成代码的一种技术。这些程序包括从很小的帮助性质的脚本，到创建大量完整应用程序中的业务逻辑模型。对于代码生成应用软件，并没有一种固定的模式，可以使用命令行或者图形用户接口(graphical user interface，GUI)来生成。它们可以创建一种或多种程序语言的代码，可以多次创建代码。没有固定的输入和输出。代码生成的共同的特点就是代码生成器的输出是代码，这些代码是可以通过手工编写来完成的。

现有技术中的代码生成器大多只能生成指定格式和指定编程语言的代码，比如根据数据库表生成对应的增、删、改、查代码，如果数据库表格结构或者目标代码规范有所改动，就需要修改整个代码生成器的逻辑，而且如果是一个全新的项目，那么旧的代码生成器往往不能复用，需要重新开发新的代码生成器。此外，对于复杂的代码生成，如果人工自定义代码生成模型则需要耗费大量人力和物力成本。

发明内容

本申请实施例提供了一种代码生成方法及代码生成器，本申请实施例通过调用AI模型接入接口获取到各种AI模型的模型文件，训练得到需要的代码生成模型，从而提高了代码模型的生成的效率以及能够灵活生成各种需要的代码。

第一方面，本申请实施例提供了一种代码生成方法，该方法包括：

调用人工智能AI模型接入接口获取第一AI模型的模型文件，所述模型文件包括所述第一AI模型用到的训练数据；

根据所述模型文件训练得到第一代码生成模型，所述第一代码生成模型包括代码生成规则和/或算法；

获取第一描述文件，所述第一描述文件包括用于生成第一代码的模型描述信息；

根据所述第一代码生成模型和所述第一描述文件生成所述第一代码。

本申请实施例通过调用AI模型接入接口获取到各种AI模型的模型文件，训练得到需要的代码生成模型，从而提高了代码模型的生成的效率以及能够灵活生成各种需要的代码。

在其中一种可能的实施方式中，所述第一代码生成模型为图像处理的代码生成模型；所述代码生成规则和/或算法包括图像处理的代码生成规则和/或算法。

本申请实施例通过训练得到图像处理的代码生成模型来生成图像处理的代码，提高了图像处理代码的生成效率。

在其中一种可能的实施方式中，所述第一代码生成模型为文本处理的代码生成模型；所述代码生成规则和/或算法包括文本处理的代码生成规则和/或算法。

本申请实施例通过训练得到文本处理的代码生成模型来生成文本处理的代码，提高了文本处理代码的生成效率。

在其中一种可能的实施方式中，所述根据所述第一代码生成模型和所述第一描述文件生成所述第一代码包括：

调用第一接口解析所述第一描述文件得到所述模型描述信息；所述第一接口为调用多种不同格式的描述文件的解析工具的接口；所述多种不同格式包括所述第一描述文件的格式；

将所述模型描述信息按照所述第一代码生成模型转换为代码的形式得到所述第一代码。

本申请实施例通过一个统一的接口来调用各种描述文件的解析工具，从而极大地提高了解析描述文件的效率。

在其中一种可能的实施方式中，所述根据所述第一代码生成模型和所述第一描述文件生成所述第一代码之后，还包括：

调用第二接口调整所述第一代码的格式为预设格式，所述第二接口为调用多种类型编程语言的代码的格式调整工具的接口，所述多种不同类型包括所述第一代码的类型。

本申请实施例通过一个统一的接口来调用各种代码的格式调整工具，从而极大地提高了代码格式调整的效率。

第二方面，本申请实施例提供了一种代码生成器，该代码生成器包括：

调用单元，用于调用人工智能AI模型接入接口获取第一AI模型的模型文件，所述模型文件包括所述第一AI模型用到的训练数据；

训练单元，用于根据所述模型文件训练得到第一代码生成模型，所述第一代码生成模型包括代码生成规则和/或算法；

获取单元，用于获取第一描述文件，所述第一描述文件包括用于生成第一代码的模型描述信息；

生成单元，用于根据所述第一代码生成模型和所述第一描述文件生成所述第一代码。

在其中一种可能的实施方式中，所述生成单元具体用于：

在其中一种可能的实施方式中，所述调用单元，还用于在所述生成单元根据所述第一代码生成模型和所述第一描述文件生成所述第一代码之后，

第二方面任一项所述方法的有益效果对应参照第一方面的具体描述，此处不再赘述。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器、输入装置和输出装置，所述处理器、通信接口、存储器、输入装置和输出装置相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器被配置用于调用所述计算机程序执行上述第一方面任一项所述的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面任一项所述的方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面任一项所述的方法。

综上所述，本申请实施例通过调用AI模型接入接口获取到各种AI模型的模型文件，训练得到需要的代码生成模型，从而提高了代码模型的生成的效率以及能够灵活生成各种需要的代码。

附图说明

下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作介绍。

图1为本申请实施例提供的一种代码生成方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种代码生成器的结构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本领域技术人员更好地理解本发明方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

参阅图1，图1是本申请实施例提供的一种代码生成方法的流程示意图。该方法包括但不限于如下步骤：

步骤101，调用人工智能(artificial intelligence，AI)模型接入接口获取第一AI模型的模型文件，所述模型文件包括所述第一AI模型用到的训练数据。

在具体实施例中，代码生成器可以调用开源的AI项目中各种AI模型接入接口，通过这些接口可以获取到这些AI模型的各种训练数据的模型文件。这些模型文件包括这些AI模型输入的训练数据和输出的训练数据。开源的AI项目例如可以是谷歌等一些国际IT巨头公司的AI落地项目，这些项目是开源的，普通的开发者可以很容易通过开源的接口接入。

本申请实施例提供的代码生成器包括一个核心的主体程序和多个可以被该主体程序调用的子程序。该主体程序可以使用C++语言等底层语言来编写。由于C++语言是比较底层的开发语言，用C++语言来编写主体程序可以方便各种高级脚本语言的接入。

在具体实施例中，代码生成器通过调用AI模型的开源接口第一AI模型的模型文件。具体的，该第一AI模型可以是图像处理模型、文本处理模型以及其它的AI处理模型。

步骤102，根据上述模型文件训练得到第一代码生成模型，上述第一代码生成模型包括代码生成规则和/或算法。

具体的，代码生成器获取上述第一AI模型的模型文件后，根据模型文件中的数据可以训练出对应的该第一AI模型的代码生成模型，即上述第一代码生成模型。当然，该训练得到的代码生成模型包括代码生成的规则，还可以包括代码生成的算法等等。

步骤103，获取第一描述文件，上述第一描述文件包括用于生成第一代码的模型描述信息。

在具体实施例中，当需要使用上述第一代码生成模型来生成代码时，代码生成器需要先获取代码生成的描述文件例如上述第一描述文件，该描述文件主要包括描述了所有模块、输入、输出、参数、状态等等模型的全部配置和属性信息，可以用于生成上述第一代码。

步骤104，根据上述第一代码生成模型和上述第一描述文件生成上述第一代码。

在具体实施例中，当获取到上述第一描述文件之后，代码生成器将该第一描述文件输入到上述第一代码生成模型中，通过该模型将该第一描述文件的内容转换成上述第一代码。

在其中一种可能的实施方式中，上述第一代码生成模型可以为图像处理的代码生成模型；上述代码生成规则和/或算法包括图像处理的代码生成规则和/或算法。通过该模型，可以生成图像处理的代码。

在其中一种可能的实施方式中，上述第一代码生成模型为文本处理的代码生成模型；上述代码生成规则和/或算法包括文本处理的代码生成规则和/或算法。通过该模型，可以生成文本处理的代码。

在其中一种可能的实施方式中，代码生成器包括一个调用多种不同格式的描述文件的解析工具的接口，可以称为第一接口。通过该第一接口可以调用例如xml、json等格式的描述文件的解析工具。当然，该多种不同格式包括上述第一描述文件的格式。

那么，上述根据上述第一代码生成模型和上述第一描述文件生成上述第一代码具体包括：代码生成器调用上述第一接口解析上述第一描述文件得到上述模型描述信息；然后将上述模型描述信息按照上述第一代码生成模型转换为代码的形式得到上述第一代码。

在其中一种可能的实施方式中，代码生成器还可以包括一个调用多种不同类型编程语言的代码的格式调整工具的接口，可以称为第二接口。通过该第二接口可以调用例如java、c、c++、c#、php、python、javascript等类型的编程语言格式调整工具。当然，该多种不同类型包括所述第一代码的类型。

那么，上述根据上述第一代码生成模型和上述第一描述文件生成上述第一代码之后，具体还可以包括：代码生成器调用上述第二接口调整上述第一代码的格式为预设格式，以保证生成的代码的规范性。

在其中一种可能的实施方式中，本申请实施例提供的代码生成器还可以用于根据用户自定义的代码生成模型和描述文件来生成用户需要的代码，例如代码生成器可以根据用户自定义的用户界面(user interface，UI)代码生成模型，将用户自定义的用户体验(user experience，UX)设计的程序界面原型数据转换成客户端程序的UI代码等等。这些代码可以是C++代码或者html代码等等。本申请实施例提供的代码生成器配置了输入用户自定义的代码生成模型和描述文件的输入接口，通过该接口获取到用户自定义的代码生成模型和描述文件，根据该代码生成模型和描述文件生成用户需要的代码。具体的生成过程可以参见上述对应的描述，此处不再赘述。

为了便于更好地实施本申请的上述方案，本申请实施例还对应提供了一种代码生成器，下面结合附图2来进行详细说明。

图2所示为一种代码生成器200的结构示意图。代码生成器200包括：

调用单元201，用于调用人工智能AI模型接入接口获取第一AI模型的模型文件，上述模型文件包括上述第一AI模型用到的训练数据；

训练单元202，用于根据上述模型文件训练得到第一代码生成模型，上述第一代码生成模型包括代码生成规则和/或算法；

获取单元203，用于获取第一描述文件，上述第一描述文件包括用于生成第一代码的模型描述信息；

生成单元204，用于根据上述第一代码生成模型和上述第一描述文件生成上述第一代码。

在其中一种实施方式中，生成单元204具体用于：调用第一接口解析上述第一描述文件得到上述模型描述信息；上述第一接口为调用多种不同格式的描述文件的解析工具的接口；上述多种不同格式包括上述第一描述文件的格式；以及将上述模型描述信息按照上述第一代码生成模型转换为代码的形式得到上述第一代码。

在其中一种实施方式中，调用单元201，还用于在上述生成单元根据上述第一代码生成模型和上述第一描述文件生成上述第一代码之后，调用第二接口调整上述第一代码的格式为预设格式，上述第二接口为调用多种类型编程语言的代码的格式调整工具的接口，上述多种不同类型包括上述第一代码的类型。

图2所示的代码生成器200中各个单元的具体实现及有益效果可以对应参照图1所述的方法实施例中的相应描述，此处不再赘述。

请参见图3，图3是本申请实施例提供的一种电子设备300的结构示意图，该电子设备300包括处理器301、存储器302、通信接口303、输入装置305和输出装置306，上述处理器301、存储器302、通信接口303、输入装置305和输出装置306通过总线303相互连接。电子设备300可以是平板电脑、个人电脑等电子设备，输入装置305可以是键盘、鼠标、语音录入、触摸板等装置，输出装置可以是显示器等装置。

存储器302包括但不限于是随机存储记忆体(random access memory，RAM)、只读存储器(read-only memory，ROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmableread only memory，EPROM)、或便携式只读存储器(compact disc read-only memory，CD-ROM)，该存储器302用于相关计算机程序、相关指令及数据的存储。通信接口303用于接收和发送数据。

处理器301可以是一个或多个中央处理器(central processing unit，CPU)，在处理器301是一个CPU的情况下，该CPU可以是单核CPU，也可以是多核CPU。

该电子设备300中的处理器301用于读取上述存储器302中存储的计算机程序，执行以下操作：

调用人工智能AI模型接入接口获取第一AI模型的模型文件，上述模型文件包括上述第一AI模型用到的训练数据；

根据上述模型文件训练得到第一代码生成模型，上述第一代码生成模型包括代码生成规则和/或算法；

获取第一描述文件，上述第一描述文件包括用于生成第一代码的模型描述信息；

根据上述第一代码生成模型和上述第一描述文件生成上述第一代码。

在其中一种实施方式中，上述处理器301根据上述第一代码生成模型和上述第一描述文件生成上述第一代码包括：

处理器301调用第一接口解析上述第一描述文件得到上述模型描述信息；上述第一接口为调用多种不同格式的描述文件的解析工具的接口；上述多种不同格式包括上述第一描述文件的格式；

处理器301将上述模型描述信息按照上述第一代码生成模型转换为代码的形式得到上述第一代码。

在其中一种实施方式中，上述处理器301根据上述第一代码生成模型和上述第一描述文件生成上述第一代码之后，还包括：

处理器301调用第二接口调整上述第一代码的格式为预设格式，上述第二接口为调用多种类型编程语言的代码的格式调整工具的接口，上述多种不同类型包括上述第一代码的类型。

需要说明的是，上述各个操作的实现及有益效果还可以对应参照图1所述的方法实施例的相应描述。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，图1所示的方法流程及其可能的实施方式的方法流程得以实现。

本申请实施例还提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，图1所示的方法流程及其可能的实施方式的方法流程得以实现。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置、设备和方法，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，所述单元的划分，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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims

1.一种代码生成方法，其特征在于，包括：

根据所述第一代码生成模型和所述第一描述文件生成所述第一代码；

所述根据所述第一代码生成模型和所述第一描述文件生成所述第一代码之后，还包括：

调用第二接口调整所述第一代码的格式为预设格式，所述第二接口为调用多种不同类型编程语言的代码的格式调整工具的接口，所述多种不同类型包括所述第一代码的类型。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述第一代码生成模型为图像处理的代码生成模型；所述代码生成规则和/或算法包括图像处理的代码生成规则和/或算法。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述第一代码生成模型为文本处理的代码生成模型；所述代码生成规则和/或算法包括文本处理的代码生成规则和/或算法。

4.根据权利要求1至3任一项所述方法，其特征在于，所述根据所述第一代码生成模型和所述第一描述文件生成所述第一代码包括：

调用第一接口解析所述第一描述文件得到所述模型描述信息；所述第一接口为调用多种不同格式描述文件的解析工具的接口；所述多种不同格式包括所述第一描述文件的格式；

5.一种代码生成器，其特征在于，包括：

生成单元，用于根据所述第一代码生成模型和所述第一描述文件生成所述第一代码；

所述调用单元，还用于在所述生成单元根据所述第一代码生成模型和所述第一描述文件生成所述第一代码之后，

6.根据权利要求5所述代码生成器，其特征在于，所述第一代码生成模型为图像处理的代码生成模型；所述代码生成规则和/或算法包括图像处理的代码生成规则和/或算法。

7.根据权利要求5所述代码生成器，其特征在于，所述第一代码生成模型为文本处理的代码生成模型；所述代码生成规则和/或算法包括文本处理的代码生成规则和/或算法。

8.根据权利要求5至7任一项所述代码生成器，其特征在于，所述生成单元具体用于：

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器、输入装置和输出装置，所述处理器、通信接口、存储器、输入装置和输出装置相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器被配置用于调用所述计算机程序执行如权利要求1至4任一项所述的方法。