CN111276246B - 一种基于v8引擎的人体生理数据分析方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种基于v8引擎的人体生理数据分析方法及装置，该方法包括：服务器端获取人体生理数据，所述人体生理数据中包括至少一项生理参数；服务器端获取用于分析所述至少一项生理参数的生理参数分析代码；将所述生理参数分析代码嵌入到map集合中的至少一个v8引擎中；服务器端运行所述至少一个v8引擎，通过所述生理参数分析代码对所述人体生理数据进行分析。通过该方法解决了v8引擎只能处理单线程事务的问题，实现了对获取到的多个用户的人体生理数据以及多个用户中的某个用户的人体生理数据中的多项生理参数同时进行分析，提高了数据分析的效率，减少了用户等待分析结果的时长。
Description
技术领域
本申请实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于v8引擎的人体生理数据分析方法及装置。
背景技术
随着经济的增长，人们开始越来越关注自己的健康状态。健康管理产业是当下发展趋势，其中电子秤越来越普遍，具体而言，通过电子秤采集用户的人体生理数据并发送服务器，服务器分析人体生理数据，将分析结果反馈到用户的移动终端。然而，用户较多，采集用户的人体生理数据的数量庞大，服务器需要处理的人体生理数据过多，压力较大，需花费大量时间，使得用户需等待较久时间才能收到数据分析结果。
发明内容
本申请实施例提供一种基于v8引擎的人体生理数据分析方法及装置，用以对电子秤中的获取到的多个用户的人体生理数据及多个用户中某一个用户的人体生理数据中的多项生理参数同时进行分析，进而提高了服务器端中的数据分析效率，减小了用户等待时长。
第一方面，本申请实施例提供一种基于v8引擎的人体生理数据分析方法，该方法包括：
获取人体生理数据，所述人体生理数据中包括至少一项生理参数；
获取用于分析所述至少一项生理参数的特征参数分析代码；
将所述特征参数分析代码嵌入到map集合中的至少一个v8引擎中；
运行所述至少一个v8引擎，以通过所述特征参数分析代码对所述人体生理数据进行分析。
可选的，所述将所述特征参数分析代码嵌入到map集合中的至少一个v8引擎中，包括：
根据所述特征参数分析代码得到第一字符串；
将所述第一字符串嵌入到map集合中的至少一个v8引擎中。
可选的，所述方法还包括：
定义v8类，所述v8类是所述至少一个v8引擎的模板；
基于所述至少一个v8引擎的模板创建所述至少一个v8引擎。
可选的，在运行所述至少一个v8引擎之后，还包括：
当所述map集合中一个v8引擎运行结束后，生成一个新的v8引擎，所述新的v8引擎用于对其它人体生理数据进行分析。
可选的，还包括：
输出分析结果，所述分析结果中包含所述至少一项生理参数的取值；
根据所述至少一项生理参数的取值，以及所述至少一项生理参数的取值与健康信息之间的对应关系，确定对应的健康信息；
输出所述健康信息。
可选的，所述根据所述特征参数分析代码得到第一字符串，包括：所述特征参数分析代码包括多项特征参数计算公式代码；将所述多项特征参数计算公式代码存储于分布式存储数据库中；对所述特征参数计算公式代码进行拼接，得到所述第一字符串。
可选的，还包括：在分布式存储数据库中对所述多项特征参数计算公式代码中的至少一个特征参数计算公式代码进行处理，所述处理包括增加、删除或修改；将处理之后的所述多项特征参数计算公式代码拼接得到第二字符串；将所述第二字符串嵌入到所述map集合中的所述至少一个v8引擎中。
第二方面，本申请实施例提供一种基于v8引擎的人体生理数据分析装置，该装置包括：
获取模块，用于获取人体生理数据，所述人体生理数据中包括至少一项生理参数；
所述获取模块，还用于获取用于分析所述至少一项生理参数的特征参数分析代码；
处理模块，用于将所述特征参数分析代码嵌入到map集合中的至少一个v8引擎中；
所述处理模块，还用于运行所述至少一个v8引擎，以通过所述特征参数分析代码对所述人体生理数据进行分析。
可选的，所述处理模块还用于将所述特征参数分析代码嵌入到map集合中的至少一个v8引擎中，具体用于：
根据所述特征参数分析代码得到第一字符串；
将所述第一字符串嵌入到map集合中的至少一个v8引擎中。
可选的，所述处理模块还用于：
定义v8类，所述v8类是所述至少一个v8引擎的模板；
基于所述至少一个v8引擎的模板创建所述至少一个v8引擎。
可选的，在所述处理模块运行所述至少一个v8引擎之后，还用于：
当所述map集合中一个v8引擎运行结束后，生成一个新的v8引擎，所述新的v8引擎用于对其它人体生理数据进行分析。
可选的，所述处理模块还用于：
输出分析结果，所述分析结果中包含所述至少一项生理参数的取值；
根据所述至少一项生理参数的取值，以及所述至少一项生理参数的取值与健康信息之间的对应关系，确定对应的健康信息；
输出所述健康信息。
可选的，所述处理模块用于根据所述特征参数分析代码得到第一字符串，具体用于：所述特征参数分析代码包括多项特征参数计算公式代码；将所述多项特征参数计算公式代码存储于分布式存储数据库中；对所述特征参数计算公式代码进行拼接，得到所述第一字符串。
可选的，所述处理模块还用于：在分布式存储数据库中对所述多项特征参数计算公式代码中的至少一个特征参数计算公式代码进行处理，所述处理包括增加、删除或修改；将处理之后的所述多项特征参数计算公式代码拼接得到第二字符串；将所述第二字符串嵌入到所述map集合中的所述至少一个v8引擎中。
第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被计算机执行时，使所述计算机执行如上述第一方面提供的一种基于v8引擎的人体生理数据分析方法的一个或多个步骤。
第四方面，本申请实施例提供一种程序产品，所述程序产品包括程序指令，所述程序指令当被计算机执行时，使所述计算机执行如上述第一方面提供的一种基于v8引擎的人体生理数据分析方法的一个或多个步骤。
本申请提供了一种基于v8引擎的人体生理数据分析方法，该方法包括：服务器端获取人体生理数据，所述人体生理数据中包括至少一项生理参数；服务器端获取用于分析所述至少一项生理参数的特征参数分析代码；将所述特征参数分析代码嵌入到map集合中的至少一个v8引擎中；服务器端运行所述至少一个v8引擎，通过所述特征参数分析代码对所述人体生理数据进行分析。通过该方法解决了v8引擎只能处理单线程事务的问题，实现了对获取到的多个用户的人体生理数据以及多个用户中的某个用户的人体生理数据中的多项生理参数同时进行分析得到多项身体指标，提高了数据分析的效率，减少了用户等待分析结果的时长。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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为本申请实施例适用的业务场景架构示意图；
图2为现有技术中人体生理数据分析方法流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种基于v8引擎的人体生理数据的分析方法流程示意图之一；
图4为本申请实施例提供的一种基于v8引擎的人体生理数据的分析方法流程示意图之二；
图5为本申请实施例提供的一种基于v8引擎的人体生理数据的分析装置的结构示意图；
图6为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
需要理解的是，在本申请实施例的描述中，“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。在本申请实施例的描述中“多个”，是指两个或两个以上。
本申请实施例中的术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
随着经济的增长，人们开始越来越关注自己的健康状态。健康管理产业是当下发展趋势，其中电子秤越来越普遍，具体而言，通过电子秤采集用户的人体生理数据并发送服务器，服务器分析用户的人体生理数据，将分析结果反馈到用户的移动终端。然而，用户较多，采集到的人体生理数据的数量庞大，服务器需要处理的人体生理数据过多，压力较大，需花费大量时间，使得用户需等待较久时间才能收到数据分析结果。
请参见图1，图1为本申请实施例适用的业务场景架构示意图；如图1所示，该架构中包括电子秤101、服务器103、客户端设备104，服务器103通过网络102与电子秤101和客户端设备104通信。所述网络可以是无线通信网络，也可以是有线通信网络。
所述客户端设备可包括无线通信设备，比如手机、平板电脑、穿戴设备等，所述客户端设备也可以是个人计算机、笔记本电脑等。比如，图中示出的客户端设备为手机的客户端设备104。
所述服务器103可以是采用云计算技术的服务器或服务器集群。服务器103能够提供网络存储功能。
在实际应用中，假设电子秤101获取到用户的人体生理数据，电子秤101通过网络102将获取到的人体生理数据发送给服务器103，服务器103对人体生理数据涉及到的多项生理参数逐项进行分析，直到所有的生理参数项都分析结束，将分析得到的结果通过网络102反馈到客户端设备104。
请参见图2，图2为现有技术中人体生理数据分析方法流程示意图；在现有技术中，电子秤获取到多个用户的人体生理数据后，服务器执行预先存储的用于分析人体生理数据的特征参数分析代码实现人体生理数据分析；由于人体生理数据中包括一项或多项人体生理参数，利用不同的特征参数分析公式对一项或多项生理参数进行分析可得到不同的人体生理特征；然而，服务器端每次只能执行一项特征参数分析代码，也就是说，要得到多项人体生理特征，需要等服务器端逐次执行多项特征参数分析代码之后，才能得到人体生理特征的综合报告。这种方法，数据分析的效率低下，需花费大量时间，使得用户需等待较久时间才能收到数据分析结果。
因此，本申请提供了一种基于v8引擎的人体生理数据分析方法，用以解决现有技术中人体生理数据分析效率低下的问题。请参见图3，图3为本申请实施例提供的一种基于v8引擎的人体生理数据分析方法流程示意图之一；如图3所示，在本申请提供的人体生理数据分析方法中，引入了高效能的v8引擎，服务器端基于v8引擎对多项特征参数分析代码进行编译，使得服务器端可以同时执行多项特征参数分析公式，对人体生理数据快速分析，一次得出多项人体生理特征的综合报告，减少了用户等待时长，给用户带来了良好的用户体验。
本申请提供的一种基于v8引擎的人体生理数据分析方法，详细的方法流程请参见图4，图4为本申请实施例提供的一种基于v8引擎的人体生理数据分析方法流程示意图之二；该方法流程主要包括以下步骤：
401：获取人体生理数据，所述人体生理数据中包括至少一项生理参数。
应理解，所述人体生理数据可以是用户的身高、体重、性别、年龄等等生理参数的组合或其中的一种或多种，本申请实施例不作具体的限定。
示例性的，假设用户使用电子秤进行测量，用户的体重、身高、年龄、性别已存储到电子秤，服务器端通过电子秤获取到的人体生理数据即是用户的体重、身高、年龄、性别。
402：获取用于分析所述至少一项生理参数的特征参数分析代码。
应理解，特征参数为人体生理特征指标项，例如服务器端根据肌肉率分析代码对用户的体重、身高进行分析得到了用户的肌肉率。由人体生理数据可分析出多项人体生理特征即多项身体指标，如图3所示，需要根据特定的特征参数分析公式对人体生理数据中的至少一项生理参数进行分析才能得到特定的人体生理特征。在本申请实施例中，以Javascript语言将这些特征参数分析公式编译成代码，服务器端获取对应的特征参数分析代码，以实现对人体生理数据的分析。
示例性的，服务器端可以根据预设的特征参数分析代码对用户的体重、身高、年龄、性别进行分析计算，可以得到用户的体脂率、肌肉率、水分等多项特征参数。
403：将所述特征参数分析代码嵌入到map集合中的至少一个v8引擎中；
可选的，将所述特征参数分析代码嵌入到map集合中的至少一个v8引擎中，包括：根据所述特征参数分析代码得到第一字符串；将所述第一字符串嵌入到map集合中的至少一个v8引擎中。
应理解，所述特征参数分析代码中包括了多项特征参数分析公式，为了后续能够同时得到多项人体生理特征，将所述特征参数分析代码拼接成一个字符串，使得特征参数分析代码可以一次性且平稳的注册到v8引擎。服务器端基于v8引擎将字符串编译成机器码，进而根据机器码一次性对人体生理数据中的所有生理参数进行分析，同时得到所有的人体生理特征。
可选的，所述根据所述特征参数分析代码得到第一字符串，包括：所述特征参数分析代码包括多项特征参数计算公式代码；将所述多项特征参数计算公式代码存储于分布式存储数据库中；对所述特征参数计算公式代码进行拼接，得到所述第一字符串。
应理解，所述分布式数据库可以是Redis数据库，也可以是其他的分布式数据库，本申请实施例不做具体的限定。需要说明的是，分布式数据库内的特征参数计算公式代码可以被修改，增加或删除等。因此，还可以将经过增加、删除或修改等处理之后的所述多项特征参数计算公式代码拼接得到第二字符串；将所述第二字符串嵌入到所述map集合中的所述至少一个v8引擎中。
示例性的，对所述特征参数分析代码中的多项特征参数计算公式代码的拼接可以通过运算符"+"来实现，也可以通过定义一个静态的concat()方法来实现，本申请实施例不作具体的限定。假设特征参数分析代码中原来有26项特征参数计算公式代码，技术人员可以根据实际需要在Redis数据库中添加4项特征参数计算公式代码，对这30项特征参数计算公式代码进行拼接，得到第二字符串，将所述第二字符串嵌入到所述map集合中的所述至少一个v8引擎中，运行所述至少一个V8引擎，对获取到的人体生理数据进行分析，可得到30项人体生理特征。
404：运行所述至少一个v8引擎。
应理解，本申请实施例是基于Java环境实现v8引擎对Javascript源代码的解析和执行；现有技术中，v8引擎可以直接用于nodeJs环境，但不能直接应用于java环境中。因此，本申请实施例可以通过以下代码引入了Java适配包：
通过上述Java适配包的引入使得在java环境服务器端有了运行V8引擎的能力。
可选的，服务器端定义v8类，所述v8类是所述至少一个v8引擎的模板；基于所述v8类创建所述至少一个v8引擎。
应理解，在使用v8引擎之前，服务器端需要定义一个v8类。根据v8类创建多个实例即多个v8引擎，在服务器端对获取到的人体生理数据进行分析之前运行v8引擎。
可选的，在运行所述至少一个v8引擎之后，还包括：当所述map集合中一个v8引擎运行结束后，生成一个新的v8引擎，所述新的v8引擎用于对其它人体生理数据进行分析。
应理解，多个用户可能同时使用该品牌的电子秤，服务器端需要同时对多个用户的人体生理数据进行分析，所以本申请实施例设置了一个map集合，该map集合用于存储基于v8类创建的多个v8引擎，一个v8引擎可应用于对一个用户的人体生理数据进行分析。假设map集合中预先存储了100个v8引擎；当前有100个用户的人体生理数据需要同时进行分析，下一时刻有50个用户的人体生理数据需要同时进行分析，由于map集合中预先存储的100个v8引擎已被消耗，基于v8类立刻创建了100个v8引擎，使得下一时刻的用户的人体生理数据能够被及时分析，减少了用户等待结果的时长。
405：通过所述特征参数分析代码对所述人体生理数据进行分析。
应理解，服务器端根据嵌入v8引擎的特征参数分析代码同时对人体生理数据中多项生理参数进行分析得到多项人体生理特征即是多项身体指标。
可选的，还包括：服务器端输出分析结果，所述分析结果中包含所述至少一项生理参数的取值以及多项人体生理特征；根据所述至少一项生理参数的取值、多项人体生理特征，以及所述至少一项生理参数的取值、多项人体生理特征与健康信息之间的对应关系，确定对应的健康信息；输出所述健康信息。
应理解，服务器端根据分析得到的至少一项生理参数的取值以及多项人体生理特征，与预先存储的至少一项生理参数、多项人体生理特征与健康信息之间的映射关系，确定至少一项生理参数、多项人体生理特征对应的健康信息。
示例性的，假设特征参数分析代码中有26项特征参数计算公式，服务器端基于v8引擎中的特征参数分析代码对获取到的人体生理数据进行分析后，得到人体的26项人体生理特征：肌肉率、水分、蛋白质、脂肪含量、内脏脂肪指数等等，根据每一项生理参数的取值所处的区间确定对应的健身建议。例如，当前用户的肌肉率为40％，匹配肌肉率对应的健身表发现，当前用户的肌肉率偏低，给用户推荐一些高强度的运动方式。
下面介绍具体的实施例。
以泰康电子秤为例，假设服务器端对一个用户的人体生理数据进行分析可以得到26项人体生理特征参数；100个用户同时使用泰康电子秤，服务器端通过网络从多个泰康电子秤获取到多个用户的人体生理数据。
服务器端获取用于分析所述至少一项生理参数的特征参数分析代码，所述特征参数分析代码中包含多项特征参数分析公式，服务器端定义一个静态的concat()方法将特征参数分析代码拼接成一个字符串A；
服务器端定义一个v8类。根据v8类创建100个v8引擎，并将这100个v8引擎存储在map集合中。
将字符串A分别注入到100个v8引擎中，服务器端运行这100个v8引擎，使得每个v8引擎根据字符串A对100个用户的人体生理数据进行分析。
对于用户1，v8引擎1将字符串A编译成机器码，使得服务器端执行机器码，对用户1的体重、身高、年龄、性别进行一次计算，得到用户的体脂率、肌肉率、水分等多项人体生理特征，并确定多项人体生理特征对应的健身建议。例如，用户1的肌肉率为40％，匹配肌肉率对应的健身表发现，用户1的肌肉率偏低，给用户推荐一些高强度的运动方式。用户1-100是同时进行数据分析的，所以同一时刻针对不同用户的健康信息及健身建议同时反馈给用户1-100。
基于同一发明构思下，本发明实施例提供了一种基于v8引擎的人体生理数据分析装置。请参考图5所示，图5为本申请实施例提供的一种基于v8引擎的人体生理数据分析装置的结构示意图，该装置包括：
获取模块501，用于获取人体生理数据，所述人体生理数据中包括至少一项生理参数；
所述获取模块501，还用于获取用于分析所述至少一项生理参数的特征参数分析代码；
处理模块502，用于将所述特征参数分析代码嵌入到map集合中的至少一个v8引擎中；
所述处理模块502，还用于运行所述至少一个v8引擎，以通过所述特征参数分析代码对所述人体生理数据进行分析。
可选的，所述处理模块用于将所述特征参数分析代码嵌入到map集合中的至少一个v8引擎中，具体用于：
根据所述特征参数分析代码得到第一字符串；
将所述第一字符串嵌入到map集合中的至少一个v8引擎中。
可选的，在所述处理模块502运行所述至少一个v8引擎之前，所述处理模块还用于：
定义v8类，所述v8类是所述至少一个v8引擎的模板；
基于所述至少一个v8引擎的模板所述v8类创建所述至少一个v8引擎。
可选的，在所述处理模块502运行所述至少一个v8引擎之后，还包括：
当所述map集合中一个v8引擎运行结束后，生成一个新的v8引擎，所述新的v8引擎用于对其它人体生理数据进行分析。
可选的，所述处理模块502，还用于：
输出分析结果，所述分析结果中包含所述至少一项生理参数的取值；
根据所述至少一项生理参数的取值，以及所述至少一项生理参数的取值与健康信息之间的对应关系，确定对应的健康信息。
可选的，所述处理模块502用于根据所述特征参数分析代码得到第一字符串，具体用于：所述特征参数分析代码包括多项特征参数计算公式代码；将所述多项特征参数计算公式代码存储于分布式存储数据库中；对所述特征参数计算公式代码进行拼接，得到所述第一字符串。
可选的，所述处理模块502还用于：在分布式存储数据库中对所述多项特征参数计算公式代码中的至少一个特征参数计算公式代码进行处理，所述处理包括增加、删除或修改；将处理之后的所述多项特征参数计算公式代码拼接得到第二字符串；将所述第二字符串嵌入到所述map集合中的所述至少一个v8引擎中。
基于同一发明构思，本申请实施例提供一种设置有人体生理数据分析功能的电子设备，请参见图6所述，图6为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。该设置有人体生理数据分析功能的电子设备包括至少一个处理器602，以及与至少一个处理器连接的存储器601，本申请实施例中不限定处理器602与存储器601之间的具体连接介质，图6是以处理器602和存储器601之间通过总线600连接为例，总线600在图6中以粗线表示，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意性说明，并不以此为限。总线600可以分为地址总线、数据总线、控制总线等，为便于表示，图6中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
在本申请实施例中，存储器601存储有可被至少一个处理器602执行的指令，至少一个处理器602通过调用存储器601存储的指令，可以执行前述的基于V8引擎的人体生理数据分析方法中所包括的步骤。
其中，处理器602是设置有人体生理数据分析功能的电子设备的控制中心，可以利用各种接口和线路连接整个设置有人体生理数据分析功能的电子设备的各个部分，通过执行存储在存储器601内的指令，从而实现设置有人体生理数据分析功能的电子设备的各种功能。可选的，处理器602可包括一个或多个处理单元，处理器602可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器602中。在一些实施例中，处理器602和存储器601可以在同一芯片上实现，在一些实施例中，它们也可以在独立的芯片上分别实现。
存储器601作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。存储器601可以包括至少一种类型的存储介质，例如可以包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器、随机访问存储器(Random AccessMemory，RAM)、静态随机访问存储器(Static Random Access Memory，SRAM)、可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory，PROM)、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、带电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等等。存储器601是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。本申请实施例中的存储器601还可以是电路或者其它任意能够实现存储功能的装置，用于存储程序指令和/或数据。
处理器602可以是通用处理器，例如中央处理器(CPU)、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本申请实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的数据分析的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
通过对处理器602进行设计编程，可以将前述实施例中介绍的基于V8引擎的人体生理数据分析方法所对应的代码固化到芯片内，从而使芯片在运行时能够执行前述的基于V8引擎的人体生理数据分析方法的步骤，如何对处理器602进行设计编程为本领域技术人员所公知的技术，这里不再赘述。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种存储介质，该存储介质存储有计算机指令，当该计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行如前述的一种基于v8引擎的人体生理数据分析方法的步骤。
在一些可能的实施方式中，本申请提供的数据分析的方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在业务系统上运行时，程序代码用于服务器端执行本说明书上述描述的根据本申请各种示例性实施方式的一种基于v8引擎的人体生理数据分析方法中的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种基于v8引擎的人体生理数据的分析方法，其特征在于，包括：
获取人体生理数据，所述人体生理数据中包括至少一项生理参数；
获取用于分析所述至少一项生理参数的特征参数分析代码；
根据所述特征参数分析代码得到第一字符串；
将所述第一字符串嵌入到map集合中的至少一个v8引擎中；
运行所述至少一个v8引擎，以通过所述特征参数分析代码对所述人体生理数据进行分析。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
定义v8类，所述v8类是所述至少一个v8引擎的模板；
基于所述至少一个v8引擎的模板创建所述至少一个v8引擎。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在运行所述至少一个v8引擎之后，还包括：
当所述map集合中一个v8引擎运行结束后，生成一个新的v8引擎，所述新的v8引擎用于对其它人体生理数据进行分析。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
输出分析结果，所述分析结果中包含所述至少一项生理参数的取值；
根据所述至少一项生理参数的取值，以及所述至少一项生理参数的取值与健康信息之间的对应关系，确定对应的健康信息；
输出所述健康信息。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征参数分析代码得到第一字符串，包括：
所述特征参数分析代码包括多项特征参数计算公式代码；
将所述多项特征参数计算公式代码存储于分布式存储数据库中；
对所述特征参数计算公式代码进行拼接，得到所述第一字符串。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：在分布式存储数据库中对所述多项特征参数计算公式代码中的至少一个特征参数计算公式代码进行处理，所述处理包括增加、删除或修改；
将处理之后的所述多项特征参数计算公式代码拼接得到第二字符串；
将所述第二字符串嵌入到所述map集合中的所述至少一个v8引擎中。
7.一种基于v8引擎的人体生理数据的分析装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取人体生理数据，所述人体生理数据中包括至少一项生理参数；
所述获取模块，还用于获取用于分析所述至少一项生理参数的特征参数分析代码；
处理模块，用于根据所述特征参数分析代码得到第一字符串；将所述第一字符串嵌入到map集合中的至少一个v8引擎中；
所述处理模块，还用于运行所述至少一个v8引擎，以通过所述特征参数分析代码对所述人体生理数据进行分析。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
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