CN113419740A - 程序数据流的分析方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种程序数据流的分析方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以应用于大数据技术领域、金融领域或其他领域。该程序数据流的分析方法，包括：构建解析模块，解析模块用于对程序数据流的源代码进行解析；调用解析模块对目标程序数据流的源代码进行处理，生成第一信息；序列化第一信息以生成序列化对象，将序列化对象持久化；识别序列化对象的语法信息，并根据语法信息确定序列化对象涉及的变量和/或关联变量信息；根据变量和/或关联变量信息生成程序数据流分析链表，程序数据流分析链表用于表示数据流在程序中的使用和存储关系。

Description

程序数据流的分析方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本公开涉及大数据技术领域，更具体地涉及一种程序数据流的分析方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

在大数据领域，程序的数据流所涉及的源代码往往十分庞大，涉及到的字段操作的语句很多，因程序逻辑的复杂性，很容易产生遗漏或者错误。需要通过对程序数据流进行分析和核对，以排除可能存在的问题。相关技术中，一般根据需要对特定的字段的特征搜索对应代码行，并且在搜索的字段存在下挂关系时，则根据下挂关系对每一级的下挂字段进行重复搜索，造成算力浪费，效率低下。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了一种可以高效、自动分析程序数据流的程序数据流的分析方法、装置、电子设备及可读存储介质。

根据本公开的第一个方面，提供了一种程序数据流的分析方法，包括：构建解析模块，所述解析模块用于对所述程序数据流的源代码进行解析；调用所述解析模块对目标程序数据流的源代码进行处理，生成第一信息；序列化所述第一信息以生成序列化对象，将所述序列化对象持久化；识别所述序列化对象的语法信息，并根据所述语法信息确定所述序列化对象涉及的变量和/或关联变量信息；根据所述变量和/或关联变量信息生成程序数据流分析链表，所述程序数据流分析链表用于表示数据流在程序中的使用和存储关系。

根据本公开的实施例，所述解析模块包括策略链和多个解析器，所述多个解析器设置在所述策略链上；所述解析器用于对所述程序数据流的源代码的语法进行解析。

根据本公开的实施例，所述第一信息包括第一子信息和第二子信息；所述调用所述解析模块对目标程序数据流的源代码进行处理，生成第一信息包括：依次调用所述策略链上的解析器对所述目标程序数据流的源代码的语法进行逐句的语法解析；若所述解析器能够识别所述语法，则生成所述第一子信息；若所述解析器无法识别所述语法，则生成所述第二子信息，所述第二子信息包括所述目标程序数据流的源代码。

根据本公开的实施例，所述序列化所述第一信息以生成序列化对象，将所述序列化对象持久化包括：序列化所述第一子信息生成第一序列化对象，将所述第一序列化对象使用一般类存储持久化；其中，所述第一序列化对象包括项目对象、记录对象、函数对象以及结构化查询语言对象中的一种或多种。

根据本公开的实施例，所述识别所述序列化对象的语法信息，并根据所述语法信息确定所述序列化对象涉及的变量和/或关联变量信息包括：识别所述第一序列化对象的语法类型，获取与所述语法类型相对应的变量，若获取的所述变量中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取所述跟踪变量的关联变量信息。

根据本公开的实施例，所述第一序列化对象包括函数对象，所述语法类型包括赋值语法和调用语法；所述识别所述第一序列化对象的语法类型，获取与所述语法类型相对应的变量，若获取的所述变量中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取所述跟踪变量的关联变量信息包括：

识别所述函数对象的赋值语法，获取所述赋值语法的变量和操作符，若所述变量中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取所述跟踪变量的变量数值和传递关系；识别所述函数对象的调用语法，获取所述调用语法的调用程序信息，若所述调用程序信息中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取跟踪变量的变量数值和传递关系。

根据本公开的实施例，所述第一序列化对象包括结构化查询语言对象；所述识别所述第一序列化对象的语法类型，获取与所述语法类型相对应的变量，若获取的所述变量中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取所述跟踪变量的关联变量信息包括：识别所述结构化查询语言对象的赋值语句，获取所述结构化查询语言对象的赋值语句中的变量，若所述变量包括需要跟踪的跟踪变量，则获取所述跟踪变量实际操作的数据库信息。

根据本公开的实施例，所述分析方法还包括：构建新解析器以对所述第二子信息进行解析，将所述新解析器添加至所述策略链上，以更新所述解析模块。

根据本公开的实施例，所述序列化所述第一信息以生成序列化对象，将所述序列化对象持久化还包括：序列化所述第二子信息，生成第二序列化对象，将所述第二序列化对象使用特定类存储持久化。

本公开的第二方面提供了一种程序数据流的分析装置，包括：构建模块，配置为构建解析模块，所述解析模块用于对所述程序数据流的源代码进行解析；生成模块，配置为调用所述解析模块对目标程序数据流的源代码进行处理，生成第一信息；处理模块，配置为序列化所述第一信息以生成序列化对象，将所述序列化对象持久化；确定模块，配置为识别所述序列化对象的语法信息，并根据所述语法信息确定所述序列化对象涉及的变量和/或关联变量信息；链表生成模块，配置为根据所述变量和/或关联变量信息生成程序数据流分析链表，所述程序数据流分析链表用于表示目标程序数据流在程序中的使用和存储关系。

根据本公开的实施例，所述第一信息包括第一子信息和第二子信息；所述生成模块包括生成子模块，所述生成子模块配置为：依次调用所述策略链上的解析器对所述目标程序数据流的源代码的语法进行逐句的语法解析；若所述解析器能够识别所述语法，则生成所述第一子信息；若所述解析器无法识别所述语法，则生成所述第二子信息，所述第二子信息包括所述目标程序数据流的源代码。

根据本公开的实施例，所述处理模块包括第一处理子模块和第二处理子模块，其中所述第一处理子模块配置为序列化所述第一子信息生成第一序列化对象，将所述第一序列化对象使用一般类存储持久化；其中，所述第一序列化对象包括项目对象、记录对象、函数对象以及结构化查询语言对象中的一种或多种。所述第二处理子模块配置为序列化所述第二子信息，生成第二序列化对象，将所述第二序列化对象使用特定类存储持久化。

根据本公开的实施例，确定模块包括确定子模块，所述确定子模块配置为识别所述第一序列化对象的语法类型，获取与所述语法类型相对应的变量，若获取的所述变量中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取所述跟踪变量的关联变量信息。

根据本公开的实施例，确定子模块包括第一确定子模块、第二确定子模块和第三确定子模块。其中，第一确定子模块配置为识别所述函数对象的赋值语法，获取所述赋值语法的变量和操作符，若所述变量中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取所述跟踪变量的变量数值和传递关系。第二确定子模块配置为识别所述函数对象的调用语法，获取所述调用语法的调用程序信息，若所述调用程序信息中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取跟踪变量的变量数值和传递关系。第三确定子模块配置为识别所述结构化查询语言对象的赋值语句，获取所述结构化查询语言对象的赋值语句中的变量，若所述变量包括需要跟踪的跟踪变量，则获取所述跟踪变量实际操作的数据库信息。

本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储可执行指令，所述可执行指令在被所述处理器执行时，实现根据上文所述的分析方法。

本公开的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时，实现根据上文所述的分析方法。

根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理执行时实现根据上文所述的分析方法。

根据本公开的实施例，所述程序数据流的分析方法通过构建解析模块对目标程序数据流的源代码进行处理，最终确定变量和/或关联变量信息，并根据变量和/或关联变量信息生成程序数据流分析链表，实现了程序数据流的自动化分析，根据所述程序数据流分析链表，帮助程序设计人员对程序数据进行快速分析，提高效率。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了可以应用本公开实施例的分析方法的系统架构的示意图；

图2示意性示出了根据本公开实施例的分析方法的流程图；

图3A示意性示出了根据本公开实施例的分析方法的生成序列化对象的过程示意图；

图3B示意性示出了根据本公开实施例的分析方法的生成程序数据流分析链表的过程示意图；

图4A示意性示出了根据本公开实施例的分析装置的结构的方框图；

图4B示意性示出了根据本公开实施例的分析装置的处理模块的方框图；

图4C示意性示出了根据本公开实施例的分析装置的确定模块的方框图；以及

图5示意性示出了根据本公开实施例的适于程序数据流的分析方法的电子设备的方框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。

本领域技术人员还应理解，实质上任意表示两个或更多可选项目的转折连词和/或短语，无论是在说明书、权利要求书还是附图中，都应被理解为给出了包括这些项目之一、这些项目任一方、或两个项目的可能性。例如，短语“A或B”应当被理解为包括“A”或“B”、或“A和B”的可能性。术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。

术语“解析器(Resolver)”可以表示用户程序访问域名服务器的接口程序。解析器可以解释入局消息的物理位流，并以树形结构的形式创建消息的内部逻辑表示，还可以根据内部消息树表示重新生成外发消息的位流。

相关技术中，程序源代码(例如EGL程序源代码)往往十分庞大，涉及到字段操作的语句众多。若通过人工手段对程序源代码进行分析和检查，因程序逻辑的复杂性很容易产生遗漏或者错误。此外，数据的存储往往都是通过SQL(结构化查询语言)更新到数据库中。例如，EGL程序中的SQL的处理与业务逻辑是分开的，因此，增加了工作量。另外，在对程序的存量功能修改时，往往是针对业务的某些特定场景，进行变更或者功能扩充，而这些特定场景往往是通过特定的上送数据来决定。这时就需要针对EGL程序的数据流有整体把握。例如某些字段值的变化会导致功能的哪些方面受到影响。使用人工梳理数据流的方式，往往因为代码量巨大而不能快速得到结果，进而也难以相应需求的快速变化。对此，本公开提供了一种程序数据流的分析方法，其可以帮助程序设计人员对程序数据流进行快速分析，提高效率。

本公开的实施例提供了一种程序数据流的分析方法，包括：构建解析模块，解析模块用于对程序数据流的源代码进行解析。调用解析模块对目标程序数据流的源代码进行处理，生成第一信息。序列化第一信息以生成序列化对象，将序列化对象持久化。识别序列化对象的语法信息，并根据语法信息确定序列化对象涉及的变量和/或关联变量信息。根据变量和/或关联变量信息生成程序数据流分析链表，程序数据流分析链表用于表示数据流在程序中的使用和存储关系。根据本公开的实施例，该程序数据流的分析方法通过构建解析模块对目标程序数据流的源代码进行处理，最终确定变量和/或关联变量信息，并根据变量和/或关联变量信息生成程序数据流分析链表，实现了程序数据流的自动化分析，根据程序数据流分析链表，帮助程序设计人员对程序数据进行快速分析，提高效率。

图1示意性示出了可以应用本公开实施例的分析方法的系统架构的示意图。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。需要说明的是，本公开实施例提供的程序数据流的分析方法和装置可用于大数据技术领域、金融领域在数据处理的相关方面，也可用于除金融领域之外的任意领域，本公开实施例提供的分析方法和装置对应用领域不做限定。

如图1所示，可以应用本公开实施例的程序数据流的分析方法的示例性系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持信息浏览或网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、智能电视、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。

需要说明的是，本公开实施例所提供的分析方法一般可以由终端设备101、102、103或者服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的程序数据流的分析装置一般可以设置于终端设备101、102、103或者服务器105中。本公开实施例所提供的分析方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的分析装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

以下将通过图2、图3A以及图3B对公开实施例的程序数据流的分析方法进行详细描述。

图2示意性示出了根据本公开实施例的分析方法的流程图。

如图2所示，程序数据流的分析方法200包括操作S201至操作S205。

在操作S201中，构建解析模块，解析模块用于对程序数据流的源代码进行解析。

例如，程序数据流可以是EGL(Enterprise Generation Language，业务编程语言)程序数据流。

在本公开的实施例中，解析模块包括策略链和多个解析器，多个解析器设置在策略链上。解析器用于对程序数据流的源代码的语法进行识别和解析。

例如，解析器可以对EGL语言的语法进行解析，对系统的源代码可以进行逐句的语法解析，每一个解析器可以解析一种或多种语法。通过在解析模块上设置多个解析器，可以完成对多种不同的语法的解析。

在操作S202中，调用解析模块对目标程序数据流的源代码进行处理，生成第一信息。

在获取到需要进行处理的目标程序数据流的源代码后，调用解析模块对目标程序数据流的源代码进行处理，最终生成第一信息。

例如，对目标程序数据流的源代码进行处理，包括对程序数据流的源代码进行逐句的语法解析。处理过程还包括对程序数据流的源代码进行特定分类存储。

在本公开的实施例中，第一信息包括第一子信息和第二子信息。调用解析模块对目标程序数据流的源代码进行处理，生成第一信息包括：依次调用策略链上的解析器对目标程序数据流的源代码的语法进行逐句的语法解析。若解析器能够识别语法，则生成第一子信息。若解析器无法识别语法，则生成第二子信息，第二子信息包括目标程序数据流的源代码。

例如，第一子信息可以是语法树结构，也可以是函数对象、SQL对象、项目对象、记录对象等。

在本公开的实施例中，对目标程序数据流的源代码进行处理过程中，首先调用解析模块中的策略链上的解析器对目标程序数据流的源代码的语法进行逐句的语法解析。具体地，首先调用策略链的第一个解析器对目标程序数据流的源代码进行解析，若该解析器能够识别语法，则生成第一子信息，例如生成语法树结构，或者生成函数对象，或者生成结构化查询语言(SQL)对象。若该解析器不能识别语法，则调用策略链上的下一个解析器对目标程序数据流的源代码的语法进行解析，在策略链上的所有解析器均被调用后，且无法解析该语法，则生成第二子信息，第二子信息包括目标程序数据流的源代码。例如，第二子信息中是目标程序数据流的源代码中无法被策略链上的所有的解析器解析的源代码。

在操作S203中，序列化第一信息以生成序列化对象，将序列化对象持久化。

在本公开的实施例中，序列化第一信息以生成序列化对象，将序列化对象持久化包括：序列化第一子信息，生成第一序列化对象，将第一序列化对象使用一般类存储持久化；其中，第一序列化对象包括项目对象、记录对象、函数对象以及结构化查询语言(SQL)对象中的一种或多种。以及，序列化第二子信息，生成第二序列化对象，将第二序列化对象使用特定类存储持久化后。

例如，第一子信息是根据目标程序数据流的语法信息解析得到的，因此，可以对第一子信息序列化，得到第一序列化对象，根据第一序列化对象确定其他信息，例如确定相关的变量或者关联变量信息。在获取第一子信息后，序列化第一子信息，生成第一序列化对象，并将第一序列化对象使用一般类存储持久化，从而可以对持久化的第一序列化对象进行调用和处理等。其中，第一序列化对象包括项目对象、记录对象、函数对象以及结构化查询语言对象中的一种或多种。

又例如，第二子信息是根据目标程序数据流的语法信息无法解析得到的源代码，在获取第二子信息后，序列化第二子信息，生成第二序列化对象，将第二序列化对象使用特定类存储持久化。特定类存储持久化后的源代码可以在后续的步骤中通过新构建的新解析器继续进行解析。

根据本公开的实施例，根据语法识别的结果，确定第一子信息和第二子信息，并对序列后的第一子信息和第二子信息采用不同的存储类别处理，可以有效提高语法解析的效率。

在操作S204中，识别序列化对象的语法信息，并根据语法信息确定序列化对象涉及的变量和/或关联变量信息。

在本公开的实施例中，识别序列化对象的语法信息，可以通过构建与序列化对象相对应的编码器进行实现。可以构建与每一个序列化对象对应的编码器，对序列化对象的语法信息进行识别。例如，编码器可以包括赋值语法编码器、调用语法编码器等等。

在本公开的实施例中，识别序列化对象的语法信息，并根据语法信息确定序列化对象涉及的变量和/或关联变量信息包括：识别第一序列化对象的语法类型，获取与语法类型相对应的变量，若获取的变量中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取跟踪变量的关联变量信息。

例如，第一序列化对象可以包括项目对象、记录对象、函数对象、SQL对象中的一种或多种等等。获取与语法类型相对应的变量，若获取的变量中包括需要跟踪的跟踪变量，说明需要对变量及其他的调用关系进行记录，则获取跟踪变量的关联变量信息，关联变量信息例如可以是变量数值、传递关系、调用关系、调用程序信息等等。

在本公开的实施例中，第一序列化对象包括函数对象，语法类型包括赋值语法和调用语法。识别第一序列化对象的语法类型，获取与语法类型相对应的变量，若获取的变量中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取跟踪变量的关联变量信息包括：识别函数对象的赋值语法，获取赋值语法的变量和操作符，若变量中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取跟踪变量的变量数值和传递关系。识别函数对象的调用语法，获取调用语法的调用程序信息，若调用程序信息中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取跟踪变量的变量数值和传递关系。

例如，解析模块对EGL程序数据流的源代码进行处理，生成第一信息，并序列化第一信息生成第一序列化对象。第一序列化对象中包括函数对象，通过构建与该函数对象相对应的编码器，从函数对象中提取EGL语法信息。例如，通过构建函数对象的赋值语法的编码器，识别EGL的函数对象的赋值语法，从中获取赋值语法的变量和操作符。若赋值语法的变量中存在需要跟踪的跟踪变量，则获取该跟踪变量的变量数值和传递关系。

又例如，通过构建与函数对象相对应的调用语法的编码器(Egl-call语法的编码器)，识别EGL的函数对象的调用语法，获取调用语法的调用程序信息，若调用程序信息中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取跟踪变量的变量数值和传递关系。

在本公开的实施例中，第一序列化对象包括结构化查询语言对象。识别第一序列化对象的语法类型，获取与语法类型相对应的变量，若获取的变量中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取跟踪变量的关联变量信息包括：识别结构化查询语言对象的赋值语句，获取结构化查询语言对象的赋值语句中的变量，若变量包括需要跟踪的跟踪变量，则获取跟踪变量实际操作的数据库信息。

例如，通过构建与结构化查询语言对象相对应的语法编码器，识别EGL语言中SQL的赋值语句，并获取SQL的赋值语句中的变量，若变量包括需要跟踪的跟踪变量，则获取跟踪变量实际操作的数据库信息。

在操作S205中，根据变量和/或关联变量信息生成程序数据流分析链表，程序数据流分析链表用于表示目标程序数据流在程序中的使用和存储关系。

例如，通过编码器(包括调用语法编码器和赋值语法编码器)在对EGL程序数据流中的所有的函数对象进行识别后，收集所获取的变量、跟踪变量、变量数值、传递关系、跟踪变量实际操作的数据库信息等等，根据收集的上述信息生成程序数据流分析链表，该程序数据流分析链表可以通过表格或者图表等形式展示目标程序数据流在程序中的使用和存储关系。

在本公开的实施例中，程序数据流的分析方法还包括：构建新解析器以对第二子信息进行解析，将新解析器添加至策略链上，以更新解析模块。例如，第二子信息当前的解析模块中的所有的解析器无法解析的源代码数据，通过构建新解析器实现对第二子信息进行解析，并将新解析器添加至策略链上，更新解析模块，从而使解析模块更加完善，能够在实际的应用中不断的通过更新解析模块得到改善，使解析模块能够解析更多的语法，对更多种类的目标程序数据流进行有效处理。

图3A示意性示出了根据本公开实施例的分析方法的生成序列化对象的过程示意图。图3B示意性示出了根据本公开实施例的分析方法的生成程序数据流分析链表的过程示意图。

如图3A所示，程序数据流310通过调用构建的解析模块320进行处理，生成第一信息330，序列化第一信息330以生成序列化对象340。

例如，程序数据流310可以是EGL程序数据流。解析模块320中可以包括由多个解析器321组合形成的策略链。第一信息330例可以包括多个信息331，例如，第一子信息和第二子信息。序列化对象340中包括有多个对象。具体地，例如序列化第一子信息后生成第一序列化对象，第一序列化对象例如可以是项目对象、记录对象、函数对象以及结构化查询语言对象中的一种或多种。

如图3B所示，通过构建编码器342对序列化对象340中的每一个对象341(例如函数对象)的语法进行识别，获取对象341的变量343，若存在跟踪变量344，则获取跟踪变量344的关联变量信息，例如跟踪变量的变量数值和传递关系。或者，根据编码器342’获取跟踪变量的数据库信息345。最终根据变量和/或关联变量信息生成程序数据流分析链表350。

根据本公开的实施例，该程序数据流的分析方法通过构建解析模块对目标程序数据流的源代码进行处理，最终确定变量和/或关联变量信息，并根据变量和/或关联变量信息生成程序数据流分析链表，实现了程序数据流的自动化分析，根据程序数据流分析链表，帮助程序设计人员对程序数据进行快速分析，提高效率。此外，本公开实施例的分析方法通过构建新解析器对解析模块中的解析器进行更新，新解析器能够对第二子信息的语法进行识别，使解析模块能够在使用中实时满足不同目标程序数据流的需求。

图4A示意性示出了根据本公开实施例的分析装置的结构的方框图。图4B示意性示出了根据本公开实施例的分析装置的处理模块的方框图。图4C示意性示出了根据本公开实施例的分析装置的确定模块的方框图。

如图4A所示，本公开实施例的分析装置400包括构建模块410、生成模块420、处理模块430、确定模块440以及链表生成模块450。

构建模块410，配置为构建解析模块，所述解析模块用于对所述程序数据流的源代码进行解析。构建模块410可以用于执行前文描述的分析方法的操作S201，在此不再赘述。

生成模块420，配置为调用所述解析模块对目标程序数据流的源代码进行处理，生成第一信息。生成模块420可以用于执行前文描述的分析方法的操作S202，在此不再赘述。

处理模块430，配置为序列化所述第一信息以生成序列化对象，将所述序列化对象持久化。处理模块430可以用于执行前文描述的分析方法的操作S203，在此不再赘述。

确定模块440，配置为识别所述序列化对象的语法信息，并根据所述语法信息确定所述序列化对象涉及的变量和/或关联变量信息。确定模块440可以用于执行前文描述的分析方法的操作S204，在此不再赘述。

链表生成模块450，配置为根据所述变量和/或关联变量信息生成程序数据流分析链表，所述程序数据流分析链表用于表示数据流在程序中的使用和存储关系。链表生成模块450可以用于执行前文描述的分析方法的操作S205，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，所述第一信息包括第一子信息和第二子信息；生成模块420包括生成子模块，生成子模块配置为：依次调用策略链上的解析器对目标程序数据流的源代码的语法进行逐句的语法解析；若解析器能够识别语法，则生成第一子信息；若解析器无法识别语法，则生成第二子信息，第二子信息包括目标程序数据流的源代码。

根据本公开的实施例，如图4B所示，处理模块430包括第一处理子模块431和第二处理子模块432，其中第一处理子模块431配置为序列化第一子信息生成第一序列化对象，将第一序列化对象使用一般类存储持久化；其中，第一序列化对象包括项目对象、记录对象、函数对象以及结构化查询语言对象中的一种或多种。第二处理子模块432配置为序列化第二子信息，生成第二序列化对象，将第二序列化对象使用特定类存储持久化。

根据本公开的实施例，如图4C所示，确定模块440包括确定子模块441，确定子模块441配置为识别第一序列化对象的语法类型，获取与语法类型相对应的变量，若获取的变量中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取跟踪变量的关联变量信息。

根据本公开的实施例，确定子模块441包括第一确定子模块4411、第二确定子模块4412和第三确定子模块4413。其中，第一确定子模块4411配置为识别函数对象的赋值语法，获取赋值语法的变量和操作符，若变量中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取跟踪变量的变量数值和传递关系。第二确定子模块4412配置为识别函数对象的调用语法，获取调用语法的调用程序信息，若调用程序信息中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取跟踪变量的变量数值和传递关系。第三确定子模块4413配置为识别结构化查询语言对象的赋值语句，获取结构化查询语言对象的赋值语句中的变量，若变量包括需要跟踪的跟踪变量，则获取跟踪变量实际操作的数据库信息。

根据本公开的实施例，构建模块410、生成模块420、处理模块430、确定模块440、链表生成模块450、确定子模块441、第一处理子模块431、第二处理子模块432、第一确定子模块4411、第二确定子模块4412、第三确定子模块4413中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，构建模块410、生成模块420、处理模块430、确定模块440、链表生成模块450、确定子模块441、第一处理子模块431、第二处理子模块432、第一确定子模块4411、第二确定子模块4412、第三确定子模块4413中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，构建模块410、生成模块420、处理模块430、确定模块440、链表生成模块450、确定子模块441、第一处理子模块431、第二处理子模块432、第一确定子模块4411、第二确定子模块4412、第三确定子模块4413中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

图5示意性示出了根据本公开实施例的适于实现程序数据流的分析方法的电子设备的方框图。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，根据本公开实施例的电子设备500包括处理器501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器501例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))等等。处理器501还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器501可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 503中，存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理器501、ROM502以及RAM 503通过总线504彼此相连。处理器501通过执行ROM 502和/或RAM 503中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 502和RAM 503以外的一个或多个存储器中。处理器501也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。

根据本公开的实施例，电子设备500还可以包括输入/输出(I/O)接口505，输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。电子设备500还可以包括连接至I/O接口505的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。

本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的分析方法。

根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 502和/或RAM 503和/或ROM 502和RAM 503以外的一个或多个存储器。

本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的程序数据流的分析方法。

在该计算机程序被处理器501执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分509被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被处理器501执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java，C++，python，“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (12)

1.一种程序数据流的分析方法，包括：

构建解析模块，所述解析模块用于对所述程序数据流的源代码进行解析；

调用所述解析模块对目标程序数据流的源代码进行处理，生成第一信息；

序列化所述第一信息以生成序列化对象，将所述序列化对象持久化；

识别所述序列化对象的语法信息，并根据所述语法信息确定所述序列化对象涉及的变量和/或关联变量信息；

根据所述变量和/或关联变量信息生成程序数据流分析链表，所述程序数据流分析链表用于表示目标程序数据流在程序中的使用和存储关系。

2.根据权利要求1所述的分析方法，其中，所述解析模块包括策略链和多个解析器，所述多个解析器设置在所述策略链上；

所述解析器用于对所述程序数据流的源代码的语法进行解析。

3.根据权利要求2所述的分析方法，其中，所述第一信息包括第一子信息和第二子信息；

所述调用所述解析模块对目标程序数据流的源代码进行处理，生成第一信息包括：

依次调用所述策略链上的解析器对所述目标程序数据流的源代码的语法进行逐句的语法解析；

若所述解析器能够识别所述语法，则生成所述第一子信息；

若所述解析器无法识别所述语法，则生成所述第二子信息，所述第二子信息包括所述目标程序数据流的源代码。

4.根据权利要求3所述的分析方法，其中，所述序列化所述第一信息以生成序列化对象，将所述序列化对象持久化包括：

序列化所述第一子信息生成第一序列化对象，将所述第一序列化对象使用一般类存储持久化；

其中，所述第一序列化对象包括项目对象、记录对象、函数对象以及结构化查询语言对象中的一种或多种。

5.根据权利要求4所述的分析方法，其中，所述识别所述序列化对象的语法信息，并根据所述语法信息确定所述序列化对象涉及的变量和/或关联变量信息包括：

识别所述第一序列化对象的语法类型，获取与所述语法类型相对应的变量，若获取的所述变量中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取所述跟踪变量的关联变量信息。

6.根据权利要求5所述的分析方法，其中，所述第一序列化对象包括函数对象，所述语法类型包括赋值语法和调用语法；

所述识别所述第一序列化对象的语法类型，获取与所述语法类型相对应的变量，若获取的所述变量中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取所述跟踪变量的关联变量信息包括：

识别所述函数对象的赋值语法，获取所述赋值语法的变量和操作符，若所述变量中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取所述跟踪变量的变量数值和传递关系；

识别所述函数对象的调用语法，获取所述调用语法的调用程序信息，若所述调用程序信息中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取跟踪变量的变量数值和传递关系。

7.根据权利要求5所述的分析方法，其中，所述第一序列化对象包括结构化查询语言对象；

所述识别所述第一序列化对象的语法类型，获取与所述语法类型相对应的变量，若获取的所述变量中包括需要跟踪的跟踪变量，则获取所述跟踪变量的关联变量信息包括：

识别所述结构化查询语言对象的赋值语句，获取所述结构化查询语言对象的赋值语句中的变量，若所述变量包括需要跟踪的跟踪变量，则获取所述跟踪变量实际操作的数据库信息。

8.根据权利要求3所述的分析方法，其中，所述序列化所述第一信息以生成序列化对象，将所述序列化对象持久化还包括：

序列化所述第二子信息，生成第二序列化对象，将所述第二序列化对象使用特定类存储持久化。

9.根据权利要求3所述的分析方法，其中，所述分析方法还包括：构建新解析器以对所述第二子信息进行解析，将所述新解析器添加至所述策略链上，以更新所述解析模块。

10.一种程序数据流的分析装置，包括：

构建模块，配置为构建解析模块，所述解析模块用于对所述程序数据流的源代码进行解析；

生成模块，配置为调用所述解析模块对目标程序数据流的源代码进行处理，生成第一信息；

处理模块，配置为序列化所述第一信息以生成序列化对象，将所述序列化对象持久化；

确定模块，配置为识别所述序列化对象的语法信息，并根据所述语法信息确定所述序列化对象涉及的变量和/或关联变量信息；

链表生成模块，配置为根据所述变量和/或关联变量信息生成程序数据流分析链表，所述程序数据流分析链表用于表示数据流在程序中的使用和存储关系。

11.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储可执行指令，所述可执行指令在被所述处理器执行时，实现根据权利要求1至9中任一项所述的分析方法。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时，实现根据权利要求1至9中任一项所述的分析方法。

Images