CN111414585B - 变量管理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种变量管理方法、装置、设备和计算机可读存储介质，该变量管理方法包括：所述策略开发端将接收的变量需求传递至所述审核端；所述审核端确定所述变量需求是否满足预设条件，若满足，则确定新变量编号，并基于所述新变量编号向所述后台开发端发送变量开发需求；所述后台开发端基于所述变量开发需求进行变量开发，以获取新变量，并将所述新变量发送至所述策略开发端进行检测；所述策略开发端根据所述变量需求对所述新变量进行检测，若检测合格，则确定所述新变量为可用变量。提高了对变量管理的效率。

Description

变量管理方法、装置、设备及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及科技金融(Fintech)技术领域，尤其涉及一种变量管理方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着金融科技(Fintech)，尤其是互联网科技金融的不断发展，越来越多的技术应用在金融领域。例如，与科技金融密切挂钩的变量管理技术，目前针对变量的管理存在很多缺陷，如变量的命名混乱，同一个变量名在不同策略中的含义不相同；单个策略中的变量无法供其他策略使用；每个策略需要单独配置输入输出变量，并且每个变量的数据类型均需要单独配置，当策略中使用的变量较多时，容易因为数据类型配置错误而导致策略失效等。由于这些缺陷导致现有技术中对变量的管理较为混乱，使得对变量管理效率低。
因此，如何提高对变量管理的效率成为了目前亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种变量管理方法、装置、设备和计算机存储介质，旨在解决如何提高经过变量管理的新特征的准确性的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种变量管理方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，所述变量管理方法应用于变量管理系统，所述变量管理系统包括策略开发端、审核端和后台开发端，所述变量管理方法，包括：
所述策略开发端将接收的变量需求传递至所述审核端；
所述审核端确定所述变量需求是否满足预设条件，若满足，则确定新变量编号，并基于所述新变量编号向所述后台开发端发送变量开发需求；
所述后台开发端基于所述变量开发需求进行变量开发，以获取新变量，并将所述新变量发送至所述策略开发端进行检测；
所述策略开发端根据所述变量需求对所述新变量进行检测，若检测合格，则确定所述新变量为可用变量。
可选地，所述确定新变量编号的步骤，包括：
所述审核端获取所述变量需求中的数据源；
所述审核端根据所述数据源在预设的多个变量编号中确定新变量编号。
可选地，所述审核端根据所述数据源在预设的多个变量编号中确定新变量编号的步骤，包括：
所述审核端根据所述数据源确定所述变量需求对应的变量使用范围，根据所述变量使用范围在多个变量编号中确定所述变量需求对应的变量编号范围，并按照预设分配方式在所述变量编号范围中确定新变量编号。
可选地，所述后台开发端基于所述变量开发需求进行变量开发，以获取新变量的步骤，包括：
所述后台开发端进行变量开发，以获取多个初始变量，并将各所述初始变量输入至预设事件模型中进行处理，以获取多个输出变量，并在各所述输出变量中筛选出非空值的输出变量，并将各所述非空值的输出变量存储到唯一变量中，并将所述唯一变量作为新变量。
可选地，所述将各所述初始变量输入至预设事件模型中进行处理，以获取多个输出变量的步骤，包括：
所述后台开发端获取预设事件模型对应的变量类型，并在确定所述变量类型为数值型变量时，将各所述初始变量由字符型变量转换为数值型变量，再将已转换为数值型变量的各所述初始变量输入至预设事件模型中进行处理，以获取多个输出变量。
可选地，所述在各所述输出变量中筛选出非空值的输出变量的步骤，包括：
所述后台开发端将各所述输出变量由数值型变量转换为字符型变量，并在各所述输出变量转换完成后，在已转换成字符型变量的各所述输出变量中筛选出非空值的输出变量。
可选地，所述审核端确定所述变量需求是否满足预设条件的步骤，包括：
所述审核端检测所述变量需求对应的变量逻辑是否可以通过已存储的其他变量实现；
若否，则确定所述变量需求不满足预设条件。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种变量管理装置，所述变量管理装置包括策略开发端、审核端和后台开发端，所述变量管理装置包括：
所述策略开发端用于将接收的变量需求传递至所述审核端；
所述审核端用于确定所述变量需求是否满足预设条件，若满足，则确定新变量编号，并基于所述新变量编号向所述后台开发端发送变量开发需求；
所述后台开发端用于基于所述变量开发需求进行变量开发，以获取新变量，并将所述新变量发送至所述策略开发端进行检测；
所述策略开发端用于根据所述变量需求对所述新变量进行检测，若检测合格，则确定所述新变量为可用变量。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种变量管理设备；
所述变量管理设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中：
所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的变量管理方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供计算机存储介质；
所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的变量管理方法的步骤。
本发明实施例提出的一种变量管理方法、装置、设备及可读存储介质，通过所述策略开发端将接收的变量需求传递至所述审核端；所述审核端确定所述变量需求是否满足预设条件，若满足，则确定新变量编号，并基于所述新变量编号向所述后台开发端发送变量开发需求；所述后台开发端基于所述变量开发需求进行变量开发，以获取新变量，并将所述新变量发送至所述策略开发端进行检测；所述策略开发端根据所述变量需求对所述新变量进行检测，若检测合格，则确定所述新变量为可用变量。策略开发端通过将变量需求发送至审核端，经过审核端审核后，发送至后台开发端，并在后台开发端开发出新变量后，由策略开发端进行校验，并在校验合格后，确定新变量为可用变量，从而保障了开发的新变量的可用性，使得新变量符合各个阶级的要求，让同一个变量只需开发一次，避免数据孤岛的现象发生，并且新变量的新变量编号是由审核端进行确认的，而不是如同现有技术中由策略开发端自行进行设置的，从而避免了对变量管理的混乱，提高了对变量管理的效率。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端\装置结构示意图；
图2为本发明变量管理方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明变量管理方法的整体流程示意图。
本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。
本发明实施例终端为变量管理设备。
如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，终端还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在终端设备移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。当然，终端设备还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及变量管理程序。
在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的变量管理程序，并执行以下操作：
所述策略开发端将接收的变量需求传递至所述审核端；
所述审核端确定所述变量需求是否满足预设条件，若满足，则确定新变量编号，并基于所述新变量编号向所述后台开发端发送变量开发需求；
所述后台开发端基于所述变量开发需求进行变量开发，以获取新变量，并将所述新变量发送至所述策略开发端进行检测；
所述策略开发端根据所述变量需求对所述新变量进行检测，若检测合格，则确定所述新变量为可用变量。
本发明提供一种变量管理方法，在变量管理方法第一实施例中，参照图2，变量管理方法包括以下步骤：
步骤S10，所述策略开发端将接收的变量需求传递至所述审核端；
需要说明的是，在本实施例中，变量管理方法应用于变量管理系统，所述变量管理系统包括策略开发端、审核端和后台开发端。并且，在本实施例中，如图3所示，策略开发人员在策略开发端中提出变量开发和修改需求，团队变量管理员通过审核端审核变量需求，并在审核通过后，再让部门变量管理员继续通过审核端审核变量需求，在审核通过后，让IT变量管理员通过审核端审核变量开发需求，并在审核通过后，IT后台开发人员就可以通过后台开发端进行变量开发，以得到新的变量，并进行存储，最后再让策略开发人员通过策略开发端进行校验，基于校验结果确定新的变量是否可以使用。
另外，在本实施例中，对各个名词的解释如下。
策略：是指接收输入指令并发送输出指令的逻辑单元。变量：是指策略的输入参数和输出参数。策略开发人员通过策略开发端来负责策略的制定与维护的人员。IT系统开发人员通过后台开发端来负责策略的技术实现与落地的科技开发人员。
因此，在本实施例中，策略开发端会接收策略开发人员输入的变量需求，如变量开发和修改需求，而策略开发端会将此变量需求传递至审核端，以便管理员通过审核端对变量需求进行审核。
并且，在本实施例中，为了便于后续管理员通过审核端进行审核，变量需求中需要注明“字段”、“字段中文名”、“数据来源”、“数据来源说明”、“取值逻辑”、“字段类型”、“备注”等基本信息。
步骤S20，所述审核端确定所述变量需求是否满足预设条件，若满足，则确定新变量编号，并基于所述新变量编号向所述后台开发端发送变量开发需求；
需要说明的是，在本实施例中，审核端可以存在多个，以备不同层级的管理员进行审核，如团队变量管理员审核变量需求、部门变量管理员审核变量需求等，具体地可以基于用户的需求自行进行设置。因此，当审核端接收到策略开发端输出的变量需求时，可以对变量需求进行检测，确定该变量需求是否满足预设条件(用户提前设置的任意条件)。例如确定该变量需求对应的变量逻辑是否可以通过其他变量(在已有的变量中确定其他变量)实现。如果申请的变量逻辑可以通过其他变量实现，将拒绝策略开发端发送的变量需求，并建议策略开发端采用已有变量。但是如果申请的变量逻辑不可以通过其他变量实现，而是新的变量逻辑，则可以由审核端分配新的变量编号，即在变量需求满足预设条件时，可以确定该变量需求对应的新变量编号。
并且，在本实施例中，对于每一个变量的命名都进行了规范化，保障同一个变量名在不同策略中的含义完全一致。例如，当前设置了9999个原始变量时，变量名可以从”V0001”、”V0002”直到”V9999”，这些变量将作为所有的策略共同的输入和输出。因此在本实施例中，当变量需求经过审核端审核合格后，可以根据变量需求所携带的信息确定该变量需求需要使用到的数据源和使用范围，并按照变量的使用范围，并按照如递增或递减等分配方式进行新变量编号分配。例如，如果之前已分配的策略变量到了V1024，则新增变量分配的新变量编号可以为V1025。并且在本实施例中，每一个变量编号都带有一定的含义，可以根据变量编号的前缀确定变量的数据源和使用范围，例如：
变量前缀 业务含义 说明
V0 数据源0
V1 数据源1
V2 数据源2
V3 数据源3
V4 数据源4
V5 数据源5
V6 数据源6
V7 数据源7
V8 数据源8
V9 数据源9  
这样便可以通过变量名称的前缀快速判断数据源，例如，变量编号V1025，则可以确定数据源1，第025个变量。
并在获取到新变量编号后，可以基于新变量编号向后台开发端发送变量开发需求，以便后台开发端进行变量开发。
步骤S30，所述后台开发端基于所述变量开发需求进行变量开发，以获取新变量，并将所述新变量发送至所述策略开发端进行检测；
后台开发端在接收到审核端发送达到变量开发需求后，可以按照常规方法进行变量开发，并且在变量开发后，为保障最大限度的扩展性，所有的变量均为字符型变量，长度可以设置为64位。并且需要说明的是，对于同一个风险事件，存储其对应的所有输出变量，由于输出变量是稀疏的，因此IT侧在开发的时候，为避免数据存储冗余，可将所有非空值的输出变量打包为一个json(JavaScript Object Notation,JS对象简谱)格式的字符串存到一个变量里。并且在本实施例中，所有的变量都是以字符型进行存储的，在实际调用时，需要进行下面的转换，
(1)数值型变量需要使用函数进行转换；
(2)所有的输出变量都要再次转换为字符型，以保证兼容性；
(3)浮点数需要指定小数点后的位数，以控制字符串长度。
因此，在本实施例中，当后台开发端基于变量开发需求进行变量开发后，得到多个变量时，可以将这些变量作为输入传递至预设的事件模型中进行训练，得到多个输出变量，并从中选择可用的输出变量打包为一个变量，即新变量。并在获取到新变量后，可以将新变量后可以进行存储，并将其传递给策略开发端进行检测。
步骤S40，所述策略开发端根据所述变量需求对所述新变量进行检测，若检测合格，则确定所述新变量为可用变量。
策略开发端在接收到新变量后，可以根据变量需求对该新变量进行检测，即检测该新变量是否满足变量需求对应的要求，若检测合格，则可以确定该新变量为可用变量。但是若检测不合格，则可以确定该新变量不符合要求，可以直接通知到后台开发端，让后台开发端重新进行开发，并在开发完成后，会继续发开发的新变量给到策略开发端，直至策略开发端检测合格。
在本实施例中，通过所述策略开发端将接收的变量需求传递至所述审核端；所述审核端确定所述变量需求是否满足预设条件，若满足，则确定新变量编号，并基于所述新变量编号向所述后台开发端发送变量开发需求；所述后台开发端基于所述变量开发需求进行变量开发，以获取新变量，并将所述新变量发送至所述策略开发端进行检测；所述策略开发端根据所述变量需求对所述新变量进行检测，若检测合格，则确定所述新变量为可用变量。策略开发端通过将变量需求发送至审核端，经过审核端审核后，发送至后台开发端，并在后台开发端开发出新变量后，由策略开发端进行校验，并在校验合格后，确定新变量为可用变量，从而保障了开发的新变量的可用性，使得新变量符合各个阶级的要求，让同一个变量只需开发一次，避免数据孤岛的现象发生，并且新变量的新变量编号是由审核端进行确认的，而不是如同现有技术中由策略开发端自行进行设置的，从而避免了对变量管理的混乱，提高了对变量管理的效率。
进一步地，在本发明第一实施例的基础上，提出了本发明变量管理方法的第二实施例，本实施例是本发明第一实施例的步骤S20，确定新变量编号的步骤的细化，包括：
步骤a，所述审核端获取所述变量需求中的数据源；
在本实施例中，当审核端经过判断发现变量需求满足预设条件时，如确定变量需求对应的变量逻辑是新的变量逻辑后，则可以直接在变量需求自身携带的信息中获取数据源。
步骤b，所述审核端根据所述数据源在预设的多个变量编号中确定新变量编号。
审核端在获取到数据源后，可以根据数据源确定变量需求需要应用的变量需求范围，再根据变量范围在预设的多个变量编号中确定新变量编号。例如，假设变量需求对应的数据源为数据源1，则可以确定新变量编号的前缀为V1，并且数据源1对应的变量已有25个，并且其变量编号为V1001-V1025，则可以确定新变量编号为V1026。
在本实施例中，通过让审核端获取变量需求中的数据源，并根据数据源确定新变量编号，从而保障了新变量编号的准确性。
进一步地，审核端根据所述数据源在预设的多个变量编号中确定新变量编号的步骤，包括：
步骤c，所述审核端根据所述数据源确定所述变量需求对应的变量使用范围，根据所述变量使用范围在多个变量编号中确定所述变量需求对应的变量编号范围，并按照预设分配方式在所述变量编号范围中确定新变量编号。
审核端在获取到变量需求对应的数据源后，可以根据数据源确定变量需求对应的变量使用范围。例如，全局变量不能直接在局部中使用，局部变量不能直接在全局中使用。当确定变量使用范围后，可以根据变量使用范围在多个变量编号中确定变量需求对应的变量编号范围，并根据预设分配方式在变量编号范围中确定新变量编号。其中，由于每个变量编号都携带有各自的范围信息，如数据源，第多少个变量，其使用范围等，因此变量编号范围可以是根据变量使用范围和数据源来确定的。预设分配方式可以是用户提前设置的任意分配方式，例如递增、递减、等差等方式进行。
在本实施例中，通过让审核端根据数据源确定变量使用范围，再通过变量使用范围确定新变量编号，从而保障了新变量编号的准确性。
进一步地，后台开发端基于所述变量开发需求进行变量开发，以获取新变量的步骤，包括：
步骤d，所述后台开发端进行变量开发，以获取多个初始变量，并将各所述初始变量输入至预设事件模型中进行处理，以获取多个输出变量，并在各所述输出变量中筛选出非空值的输出变量，并将各所述非空值的输出变量存储到唯一变量中，并将所述唯一变量作为新变量。
后台开发端在获取到审核端发送的变量开发需求后，可以直接根据变量开发需求所携带的信息来进行变量开发，从而得到多个初始变量。需要检测各个初始变量是否可用，因此可以将各个初始变量输入至预设事件模型中进行训练处理，以得到多个输出变量，并在得到各个输出变量后，需要从中选择可用的输出变量，即在各个输出变量中筛选出非空值的输出变量，然后再将非空值的各个输出变量打包为一个json格式的字符串存到一个变量里，即唯一变量中，并可以将此唯一变量作为新变量。
其中，初始变量可以是后台开发端进行变量开发时产生的变量。预设事件模型可以是用户提前设置的任意风险事件模型。需要说明的是，变量开发需求至少携带有“字段”、“字段中文名”、“数据来源”、“数据来源说明”、“取值逻辑”、“字段类型”、“备注”等基本信息。
在本实施例中，后台开发端通过变量开发得到多个初始变量，并将各个初始变量输入至预设事件模型中进行处理，得到输出变量，并基于各个输出变量确定新变量，从而保障了新变量的可用性。
进一步地，将各所述初始变量输入至预设事件模型中进行处理，以获取多个输出变量的步骤，包括：
步骤e，所述后台开发端获取预设事件模型对应的变量类型，并在确定所述变量类型为数值型变量时，将各所述初始变量由字符型变量转换为数值型变量，再将已转换为数值型变量的各所述初始变量输入至预设事件模型中进行处理，以获取多个输出变量。
在本实施例中，还需要通过后台开发端获取预设事件模型对应的变量类型，即确定该预设事件模型支持哪些变量。并在确定变量类型为数值型变量时，需要先将各个初始变量由原先的字符型变量转换为数值型变量，然后再将已转换为数值型变量的各个初始变量输入至预设事件模型中进行处理，以得到多个输出变量。其中，数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。如“产品产量”、“商品销售额”、“零件尺寸”、“年龄”、“时间”等都是数值型变量，这些变量可以取不同的数值。数值型变量根据其取值的不同，又可以分为离散型变量和连续型变量。字符型变量可以是字符变量是存放字符常量的变量，其取值是字符常量，即单个字符。字符变量的类型说明符是char。定义形式char:存放字符常量的变量，说明字符变量在内存中占一个字节。
在本实施例中，通过确定预设事件模型对应的变量模型为数值型变量，并将初始变量由字符型变量转换为数值型变量，再将初始变量输入至预设事件模型中进行处理，以获取多个输出变量，从而保障了获取到的输出变量的准确性。
进一步地，在各所述输出变量中筛选出非空值的输出变量的步骤，包括：
步骤f，所述后台开发端将各所述输出变量由数值型变量转换为字符型变量，并在各所述输出变量转换完成后，在已转换成字符型变量的各所述输出变量中筛选出非空值的输出变量。
将各个输出变量由数值型变量转换为字符型变量后，并在各个输出变量转换完成后，需要在已转换成字符型变量的各个输出变量中筛选出非空值的输出变量，即确定用到的输出变量。
在本实施例中，通过将各个输出变量由数值型变量转换为字符型变量，再从中筛选出非空值的输出变量，从而便于对非空值的输出变量的存储。
进一步地，审核端确定所述变量需求是否满足预设条件的步骤，包括：
步骤h，所述审核端检测所述变量需求对应的变量逻辑是否可以通过已存储的其他变量实现；
审核端检测变量需求对应的变量逻辑是否可以通过已存储的其他变量实现，并根据不同的检测结果执行不同的操作。其中，变量逻辑可以是变量的逻辑关系，所要起到的作用。其他变量可以是历史记录中的变量，已经开发出来的变量。
步骤k，若否，则确定所述变量需求不满足预设条件。
当经过判断发现变量需求对应的变量逻辑不可以通过已存储的其他变量实现，则可以确定变量需求不满足预设条件。但是，若变量需求对应的变量逻辑可以通过已存储的其他变量实现，则可以确定变量需求满足预设条件，此时就可以拒绝策略开发端发送的变量需求，并提示策略开发端采用已有的变量进行处理。
在本实施例中，审核端通过监测变量需求对应的变量逻辑不可以通过已存储的其他变量实现，则确定变量需求不满足预设条件，从而避免了对变量无限开发，造成变量管理混乱的现象发生，提高了对变量管理的效率。
此外，本发明实施例还提出一种变量管理装置，策略开发端、审核端和后台开发端，所述变量管理装置包括：
所述策略开发端用于将接收的变量需求传递至所述审核端；
所述审核端用于确定所述变量需求是否满足预设条件，若满足，则确定新变量编号，并基于所述新变量编号向所述后台开发端发送变量开发需求；
所述后台开发端用于基于所述变量开发需求进行变量开发，以获取新变量，并将所述新变量发送至所述策略开发端进行检测；
所述策略开发端用于根据所述变量需求对所述新变量进行检测，若检测合格，则确定所述新变量为可用变量。
可选地，所述审核端用于：
所述审核端获取所述变量需求中的数据源；
所述审核端根据所述数据源在预设的多个变量编号中确定新变量编号。
可选地，所述审核端用于：
所述审核端根据所述数据源确定所述变量需求对应的变量使用范围，根据所述变量使用范围在多个变量编号中确定所述变量需求对应的变量编号范围，并按照预设分配方式在所述变量编号范围中确定新变量编号。
可选地，所述后台开发端用于：
所述后台开发端进行变量开发，以获取多个初始变量，并将各所述初始变量输入至预设事件模型中进行处理，以获取多个输出变量，并在各所述输出变量中筛选出非空值的输出变量，并将各所述非空值的输出变量存储到唯一变量中，并将所述唯一变量作为新变量。
可选地，所述后台开发端用于：
所述后台开发端获取预设事件模型对应的变量类型，并在确定所述变量类型为数值型变量时，将各所述初始变量由字符型变量转换为数值型变量，再将已转换为数值型变量的各所述初始变量输入至预设事件模型中进行处理，以获取多个输出变量。
可选地，所述后台开发端用于：
所述后台开发端将各所述输出变量由数值型变量转换为字符型变量，并在各所述输出变量转换完成后，在已转换成字符型变量的各所述输出变量中筛选出非空值的输出变量。
可选地，所述审核端还用于：
所述审核端检测所述变量需求对应的变量逻辑是否可以通过已存储的其他变量实现；
若否，则确定所述变量需求不满足预设条件。
其中，变量管理装置的各个功能模块实现的步骤可参照本发明变量管理方法的各个实施例，此处不再赘述。
本发明还提供一种变量管理设备，所述终端包括：存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的变量管理程序：
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；
所述处理器用于执行所述变量管理程序，以实现上述变量管理方法各实施例的步骤。
本发明还提供了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一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述变量管理方法各实施例的步骤。
本发明计算机可读存储介质具体实施方式与上述变量管理方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种变量管理方法，其特征在于，所述变量管理方法应用于变量管理系统，所述变量管理系统包括策略开发端、审核端和后台开发端，所述变量管理方法，包括：
所述策略开发端将接收的变量需求传递至所述审核端；
所述审核端确定所述变量需求是否满足预设条件，若满足，则确定新变量编号，并基于所述新变量编号向所述后台开发端发送变量开发需求；
所述后台开发端基于所述变量开发需求进行变量开发，以获取新变量，并将所述新变量发送至所述策略开发端进行检测；
所述策略开发端根据所述变量需求对所述新变量进行检测，若检测合格，则确定所述新变量为可用变量；
其中，所述后台开发端基于所述变量开发需求进行变量开发，以获取新变量的步骤，包括：
所述后台开发端进行变量开发，以获取多个初始变量，并将各所述初始变量输入至预设事件模型中进行处理，以获取多个输出变量，并在各所述输出变量中筛选出非空值的输出变量，并将各所述非空值的输出变量存储到唯一变量中，并将所述唯一变量作为新变量。
2.如权利要求1所述的变量管理方法，其特征在于，所述确定新变量编号的步骤，包括：
所述审核端获取所述变量需求中的数据源；
所述审核端根据所述数据源在预设的多个变量编号中确定新变量编号。
3.如权利要求2所述的变量管理方法，其特征在于，所述审核端根据所述数据源在预设的多个变量编号中确定新变量编号的步骤，包括：
所述审核端根据所述数据源确定所述变量需求对应的变量使用范围，根据所述变量使用范围在多个变量编号中确定所述变量需求对应的变量编号范围，并按照预设分配方式在所述变量编号范围中确定新变量编号。
4.如权利要求1所述的变量管理方法，其特征在于，所述将各所述初始变量输入至预设事件模型中进行处理，以获取多个输出变量的步骤，包括：
所述后台开发端获取预设事件模型对应的变量类型，并在确定所述变量类型为数值型变量时，将各所述初始变量由字符型变量转换为数值型变量，再将已转换为数值型变量的各所述初始变量输入至预设事件模型中进行处理，以获取多个输出变量。
5.如权利要求1所述的变量管理方法，其特征在于，所述在各所述输出变量中筛选出非空值的输出变量的步骤，包括：
所述后台开发端将各所述输出变量由数值型变量转换为字符型变量，并在各所述输出变量转换完成后，在已转换成字符型变量的各所述输出变量中筛选出非空值的输出变量。
6.如权利要求1-5任一项所述的变量管理方法，其特征在于，所述审核端确定所述变量需求是否满足预设条件的步骤，包括：
所述审核端检测所述变量需求对应的变量逻辑是否可以通过已存储的其他变量实现；
若否，则确定所述变量需求不满足预设条件。
7.一种变量管理装置，其特征在于，所述变量管理装置包括策略开发端、审核端和后台开发端，所述变量管理装置包括：
所述策略开发端用于将接收的变量需求传递至所述审核端；
所述审核端用于确定所述变量需求是否满足预设条件，若满足，则确定新变量编号，并基于所述新变量编号向所述后台开发端发送变量开发需求；
所述后台开发端用于基于所述变量开发需求进行变量开发，以获取新变量，并将所述新变量发送至所述策略开发端进行检测；其中，所述后台开发端用于基于所述变量开发需求进行变量开发，以获取新变量的步骤，包括：所述后台开发端进行变量开发，以获取多个初始变量，并将各所述初始变量输入至预设事件模型中进行处理，以获取多个输出变量，并在各所述输出变量中筛选出非空值的输出变量，并将各所述非空值的输出变量存储到唯一变量中，并将所述唯一变量作为新变量；
所述策略开发端用于根据所述变量需求对所述新变量进行检测，若检测合格，则确定所述新变量为可用变量。
8.一种变量管理设备，其特征在于，所述变量管理设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的变量管理程序，所述变量管理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的变量管理方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有变量管理程序，所述变量管理程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的变量管理方法的步骤。
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109685454A (zh) * 2018-12-13 2019-04-26 平安医疗健康管理股份有限公司 数据审核方法、装置、设备及存储介质

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110239293A1 (en) * 2010-03-24 2011-09-29 Microsoft Corporation Auditing access to data based on resource properties
WO2014136185A1 (ja) * 2013-03-04 2014-09-12 三菱電機株式会社 プログラム開発支援装置およびその方法
CN106802579A (zh) * 2015-11-26 2017-06-06 河北优控新能源科技有限公司 一种新能源汽车整车控制系统变量命名方法
CN106407111B (zh) * 2016-09-07 2019-05-17 努比亚技术有限公司 终端测试装置、终端测试设备及变量维护方法
CN109615534A (zh) * 2018-10-29 2019-04-12 平安医疗健康管理股份有限公司 风控审核模型生成方法、装置、设备及可读存储介质
CN109472609B (zh) * 2018-11-09 2022-01-25 创新先进技术有限公司 一种风控原因确定方法及装置

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109685454A (zh) * 2018-12-13 2019-04-26 平安医疗健康管理股份有限公司 数据审核方法、装置、设备及存储介质

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