CN113536767A - 数据处理方法、装置、设备、介质及计算机程序产品 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种数据处理方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，接收业务处理请求，基于所述业务处理请求获取目标业务信息；对所述目标业务信息进行注解识别，得到所述目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值；基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义，并将所述业务含义输出。本申请通过不同应用系统进行业务处理时均可以得到与业务处理请求中的业务变量唯一对应的业务含义，避免出现各个系统同一变量对应的常量列表值不一致的情况，有效降低不同系统之间的数据维护难度。

Description

数据处理方法、装置、设备、介质及计算机程序产品

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备、介质及计算机程序产品。

背景技术

随着互联网金融行业的迅猛发展，支付行业业务的日趋完善，软件系统规模的扩大，支付业务各个环节和流程的变更需求变得更加频繁，使用数据处理变量的方式，可以更方便、准确、高效地串联起各个系统，例如串联订单系统的订单状态与清算系统的订单状态等等。

现有的管理变量的方式通常是，用户在数据表中选择查看某个字段的各个取值的含义，然后由各模块管理人员各自定义对应的常量值，这种操作方式，系统A、系统B需要各自维护一份常量列表，当需求变更迭代后，有些常量在系统A里面去掉或者失效了，但是系统B里面却没有同步调整，容易出现各个系统同一变量对应的常量列表值不一致的情况，导致不同系统之间的数据维护难度较高。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种数据处理方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，旨在解决当前不同系统之间的数据维护难度较高的技术问题。

为实现上述目的，本申请实施例提供一种数据处理方法，所述数据处理方法包括：

接收业务处理请求，基于所述业务处理请求获取目标业务信息；

对所述目标业务信息进行注解识别，得到所述目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值；

基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义，并将所述业务含义输出。

优选地，所述对所述目标业务信息进行注解识别，得到所述目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值的步骤包括:

对所述目标业务信息进行注解识别；

若所述目标业务信息中存在注解，则获取所述注解对应的业务变量的目标字典类型与目标变量值。

优选地，所述对所述目标业务信息进行注解识别的步骤包括：

基于注解解析器对所述目标业务信息中的各字段进行注解识别，以确定各所述字段中是否存在设置有注解的目标字段。

优选地，所述基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义的步骤包括：

基于所述目标字典类型与所述目标变量值在预设数据字典中进行信息匹配；

若所述预设数据字典中存在与所述目标字典类型及所述目标变量值匹配的字典数据，将所述字典数据中的业务含义确定为所述业务变量的业务含义，所述字典数据至少包含字典类型、变量值与业务含义。

优选地，所述基于所述业务处理请求获取目标业务信息的步骤之后，还包括：

解析所述业务处理请求对应的业务变量；

对所述目标业务信息中与所述业务变量对应的目标字段设置注解。

优选地，所述基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义的步骤之前，还包括：

获取待配置信息；

对所述待配置信息进行字典类型配置，得到预设数据字典。

为实现上述目的，本申请还提供一种数据处理装置，所述数据处理装置包括：

获取模块，用于接收业务处理请求，基于所述业务处理请求获取目标业务信息；

识别模块，用于对所述目标业务信息进行注解识别，得到所述目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值；

确定模块，用于基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义，并将所述业务含义输出。

进一步地，为实现上述目的，本申请还提供一种数据处理设备，所述数据处理设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数据处理程序，所述数据处理程序被所述处理器执行时实现上述的数据处理方法的步骤。

进一步地，为实现上述目的，本申请还提供一种介质，所述介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有数据处理程序，所述数据处理程序被处理器执行时实现上述的数据处理方法的步骤。

进一步地，为实现上述目的，本申请还提供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器执行时实现上述的数据处理方法的步骤。

本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，接收业务处理请求，基于所述业务处理请求获取目标业务信息；对所述目标业务信息进行注解识别，得到所述目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值；基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义，并将所述业务含义输出。本申请对根据业务处理请求获取的目标业务信息进行注解识别，快速得到目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值，再通过目标字典类型与目标变量值从预设配置字典中准确地确定出业务变量的业务含义，使得通过不同应用系统进行业务处理时均可以得到与业务处理请求中的业务变量唯一对应的业务含义，避免出现各个系统同一变量对应的常量列表值不一致的情况，有效降低不同系统之间的数据维护难度。

附图说明

图1为本申请数据处理方法实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图；

图2为本申请数据处理方法第一实施例的流程示意图；

图3为本申请数据处理方法第二实施例的流程示意图；

图4为本申请数据处理方法第三实施例的流程示意图；

图5为本申请数据处理装置较佳实施例的功能模块示意图。

本申请目的的实现、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申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，接收业务处理请求，基于所述业务处理请求获取目标业务信息；对所述目标业务信息进行注解识别，得到所述目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值；基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义，并将所述业务含义输出。本申请对根据业务处理请求获取的目标业务信息进行注解识别，快速得到目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值，再通过目标字典类型与目标变量值从预设配置字典中准确地确定出业务变量的业务含义，使得通过不同应用系统进行业务处理时均可以得到与业务处理请求中的业务变量唯一对应的业务含义，避免出现各个系统同一变量对应的常量列表值不一致的情况，有效降低不同系统之间的数据维护难度。

如图1所示，图1是本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的数据处理设备结构示意图。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本申请的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

本申请实施例数据处理设备可以是PC，也可以是平板电脑、便携计算机等可移动式终端设备。

如图1所示，该数据处理设备可以包括：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。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的数据处理设备结构并不构成对数据处理设备的限定，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、用户接口模块以及数据处理程序。

在图1所示的设备中，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中存储的数据处理程序，并执行以下操作：

接收业务处理请求，基于所述业务处理请求获取目标业务信息；

对所述目标业务信息进行注解识别，得到所述目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值；

基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义，并将所述业务含义输出。

进一步地，所述对所述目标业务信息进行注解识别，得到所述目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值的步骤包括:

对所述目标业务信息进行注解识别；

若所述目标业务信息中存在注解，则获取所述注解对应的业务变量的目标字典类型与目标变量值。

进一步地，所述对所述目标业务信息进行注解识别的步骤包括：

基于注解解析器对所述目标业务信息中的各字段进行注解识别，以确定各所述字段中是否存在设置有注解的目标字段。

进一步地，所述基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义的步骤包括：

基于所述目标字典类型与所述目标变量值在预设数据字典中进行信息匹配；

若所述预设数据字典中存在与所述目标字典类型及所述目标变量值匹配的字典数据，将所述字典数据中的业务含义确定为所述业务变量的业务含义，所述字典数据至少包含字典类型、变量值与业务含义。

进一步地，所述基于所述业务处理请求获取目标业务信息的步骤之后，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的数据处理程序，并执行以下操作：

解析所述业务处理请求对应的业务变量；

对所述目标业务信息中与所述业务变量对应的目标字段设置注解。

进一步地，所述基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义的步骤之前，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的数据处理程序，并执行以下操作：

获取待配置信息；

对所述待配置信息进行字典类型配置，得到预设数据字典。

为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。

参照图2，本申请第一实施例提供一种数据处理方法的流程示意图。该实施例中，所述数据处理方法包括以下步骤：

步骤S10，接收业务处理请求，基于所述业务处理请求获取目标业务信息；

本实施例中数据处理方法应用于数据处理系统，数据处理系统中包含微服务架构与应用系统，其中微服务架构是一项在云中部署应用和服务的新技术，在本实施例中可以用于供用户将需要添加字典配置的业务变量定义成通用的数据字典类型，并将业务变量的变量值及业务含义依次添加保存至微服务架构中，其中业务变量可以为通用的数据或业务状态等，例如账户状态、交易状态等；应用系统在本实施例中可以为一个或多个，例如可以为订单系统、清算系统等一个或多个为用户提高相应功能的系统。

通过本实施例数据处理系统中的微服务架构与应用系统，用户可以将通用的数据或业务状态等较为通用的业务变量统一剥离并形成数据字典，具体可以在微服务架构的数据字典配置界面中将需要添加字典配置的业务变量定义成通用的数据字典类型，并将业务变量的变量值及业务含义依次添加保存，以此形成数据字典，使得用户在后续具备使用需求时可以通过相应的应用系统，统一在微服务架构的数据字典的字典数据集中选取业务变量对应的字典类型，再根据字典类型与业务变量的变量值来识别业务变量的业务含义，即将业务变量的变量值转换为自然语言。使得通过不同应用系统进行业务处理时均可以得到与业务处理请求中的业务变量唯一对应的业务含义，避免出现各个系统同一变量对应的常量列表值不一致的情况，有效降低不同系统之间的数据维护难度。

一方面，当具备业务需求时，用户可以通过数据处理系统中相应的应用系统发起业务处理请求，例如在订单系统中请求查询某一具体时间上的某一交易的交易情况。

另一方面，在用户发起业务处理请求后，数据处理系统接收到业务处理请求，则在相应的应用系统中获取该业务处理请求对应的目标业务信息。例如：若用户在订单系统中请求查询某一具体时间上的某一交易的交易情况，数据处理系统则在订单系统中获取对应交易的交易状态。可以理解地，为了确保输出给用户的业务变量对应的业务含义是唯一的，本实施例中获取目标业务信息后不会直接将获取的目标业务信息输出给用户，需要后续基于预设数据字典获取目标业务信息中业务变量的唯一业务含义后，再将业务含义输出给用户。使得通过不同应用系统进行业务处理时均可以得到与业务处理请求中的业务变量唯一对应的业务含义，避免出现各个系统同一变量对应的常量列表值不一致的情况，有效降低不同系统之间的数据维护难度。

可以理解地，由于用户的业务需求可能涉及个人隐私或数据安全问题，因此数据处理系统可以在用户发起业务处理请求前对用户进行身份信息验证，并在用户通过身份信息验证后再基于相应的应用系统生成业务处理请求，以此确保信息的安全。

进一步地，所述基于所述业务处理请求获取目标业务信息的步骤之后，还包括：

步骤A1，解析所述业务处理请求对应的业务变量；

步骤A2，对所述目标业务信息中与所述业务变量对应的目标字段设置注解。

在基于业务处理请求获取目标业务信息后，数据处理系统先对业务处理请求进行解析，得到业务处理请求对应的业务变量。进一步地，数据处理系统查询目标业务信息中与业务变量对应的字段，将与业务变量对应的字段确定为目标字段，并在属于字典类型的目标字段中设置注解，以便后续可以根据注解解析器识别出包含注解的目标字段，并获取包含注解的目标字段对应的业务变量的目标字典类型与目标变量值，最后基于目标字典类型与目标变量值在预设数据字典中确定业务变量的业务含义。使得通过不同应用系统进行业务处理时均可以得到与业务处理请求中的业务变量唯一对应的业务含义，避免出现各个系统同一变量对应的常量列表值不一致的情况，有效降低不同系统之间的数据维护难度。

步骤S20，对所述目标业务信息进行注解识别，得到所述目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值；

可以理解地，数据处理系统中还可以设置有注解解析器，用于对注解进行识别，并可以将注解对应的业务变量转换为字典类型以及获取业务变量的变量值，其中，注解实质为一种标记，可以设置于程序代码中的关键节点(类、方法、变量、参数、包)，程序在编译时或运行时可以检测到标记从而执行一些相应的操作。在获取目标业务信息后，数据处理系统通过预置的注解解析器对获取的目标业务信息进行注解识别，识别目标业务信息中是否存在注解。若经识别确定目标业务信息中存在注解，则将注解对应的业务变量转换为目标字典类型并获取业务变量的目标变量值。若经识别确定目标业务信息中不存在注解，数据处理系统则结束基于业务处理请求的数据处理流程或返回请求失败的提示信息。通过对目标业务信息进行注解识别，可以快速确定目标业务信息中属于字典类型的字段，并转换为字典类型以及获取业务变量的变量值，便于在预设数据字典中匹配出唯一的业务含义，使得通过不同应用系统进行业务处理时均可以得到与业务处理请求中的业务变量唯一对应的业务含义，避免出现各个系统同一变量对应的常量列表值不一致的情况，有效降低不同系统之间的数据维护难度。

步骤S30，基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义，并将所述业务含义输出。

在获取业务变量的目标字典类型与目标变量值后，数据处理系统将目标字典类型与目标变量值输入至预设数据字典中进行信息匹配，若预设数据字典中存在与目标字典类型与目标变量值匹配的字典数据，则将字典数据中的业务含义确定为业务变量的业务含义，其中，字典数据至少包含字典类型、变量值与业务含义，例如字典类型可以为交易状态、支付状态等；变量值为0、1、2、3、4等，业务含义可以为生效、未生效、冻结、注销、停用等。进一步地，数据处理系统将业务含义进行输出；例如，可以通过应用系统中预置的显示器进行显示输出，也可以通过语音播报的形式进行输出，使得用户可以直接查看到所需查询的业务变量的唯一业务含义。若预设数据字典中不存在与目标字典类型与目标变量值匹配的字典数据，则结束基于业务处理请求的数据处理流程或返回请求失败的提示信息。

可以理解地，用户在使用不同的系统例如支付系统、订单系统等包含相同业务含义的业务变量时，无需针对不同系统重复进行业务变量的业务含义定义，只需统一通过预设数据字典中配置好的字典数据的字典类型与相应的变量值即可得到唯一的业务含义，使得用户通过不同应用系统进行业务处理时均可以得到与业务处理请求中的业务变量唯一对应的业务含义，避免出现各个系统同一变量对应的常量列表值不一致的情况，有效降低不同系统之间的数据维护难度。

可以理解地，所述基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义的步骤之前，还包括：

步骤B1，获取待配置信息；

步骤B2，对所述待配置信息进行字典类型配置，得到预设数据字典。

可以理解地，微服务架构中预置有数据字典配置界面，用于供用户进行预设数据字典的配置，具体地，用户可以在微服务架构的数据字典配置界面中将需要添加字典配置的业务变量定义成通用的数据字典类型，并将业务变量的变量值及业务含义依次添加保存，以此形成预设数据字典。进一步地，用户在通过数据字典配置界面输入业务变量、数据字典类型、变量值、业务含义等待配置信息后，根据待配置信息生成配置请求。进一步地，数据处理系统接收到生成的配置请求后，对配置请求进行解析，得到配置请求中包含的业务变量、数据字典类型、变量值、业务含义等待配置信息。在获取待配置信息后，数据处理系统将待配置信息以数据字典的形式进行配置，在完成配置后形成预设数据字典。可以理解地，用户的配置请求可以包含字典数据新建请求、字典数据修改请求、字典数据删除请求等，字典数据新建请求用于在微服务架构中新增数据字典的内容，字典数据修改请求用于对预设数据字典中的内容进行修改或调整，字典数据删除请求用于将预设数据字典中的内容进行删除。

可以理解地，在配置得到预设数据字典后，各应用系统或应用模块在使用相应业务时若需使用某一业务变量时，即使各应用系统对该业务变量的命名不一致，只需使用定义的通用的字典类型，即可将业务变量的变量值转化成字典类型对应的业务含义。

通过数据字典配置的方式将一个业务变量在多个应用系统定义并维护，提高了不同应用系统之间业务变量定义的一致性，减少了数据库中重复业务含义的定义，当业务变量的业务含义有变化时，只需要在一处更新业务变量对应的字典类型的业务含义即可达到一次更新处处更新的效果，提高了软件升级的效率，以及能避免同步不到位的情况。在数据库方面，只需要对字典类型及变量值进行唯一限制，即能极大高效的提升读取业务变量的业务含义的速度，同时避免业务含义的重复定义。

本实施例提供一种数据处理方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，接收业务处理请求，基于所述业务处理请求获取目标业务信息；对所述目标业务信息进行注解识别，得到所述目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值；基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义，并将所述业务含义输出。本申请对根据业务处理请求获取的目标业务信息进行注解识别，快速得到目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值，再通过目标字典类型与目标变量值从预设配置字典中准确地确定出业务变量的业务含义，使得通过不同应用系统进行业务处理时均可以得到与业务处理请求中的业务变量唯一对应的业务含义，避免出现各个系统同一变量对应的常量列表值不一致的情况，有效降低不同系统之间的数据维护难度。

进一步地，参照图3，基于本申请数据处理方法的第一实施例，提出本申请数据处理方法的第二实施例，在第二实施例中，所述对所述目标业务信息进行注解识别，得到所述目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值的步骤包括:

步骤S21，对所述目标业务信息进行注解识别；

步骤S22，若所述目标业务信息中存在注解，则获取所述注解对应的业务变量的目标字典类型与目标变量值。

可以理解地，在基于业务处理请求获取到目标业务信息后，数据处理系统通过用户所使用的应用系统中预置的注解解析器对目标业务信息进行注解识别，以此确定目标业务信息中是否存在注解。进一步地，若经识别确定目标业务信息中存在注解，数据处理系统则将注解对应的业务变量转换为字典类型，得到业务变量的目标字典类型，并获取业务变量对应的目标变量值，便于根据目标字典类型与目标变量值在预设数据字典中匹配出唯一的业务含义，使得通过不同应用系统进行业务处理时均可以得到与业务处理请求中的业务变量唯一对应的业务含义，避免出现各个系统同一变量对应的常量列表值不一致的情况，有效降低不同系统之间的数据维护难度。

进一步地，所述对所述目标业务信息进行注解识别的步骤包括：

步骤S211，基于注解解析器对所述目标业务信息中的各字段进行注解识别，以确定各所述字段中是否存在设置有注解的目标字段。

具体地，在对目标业务信息进行注解识别时，数据处理系统通过用户所使用的应用系统中预置的注解解析器对目标业务信息中的各字段进行注解识别，以确定目标业务信息中的各字段是否存在包含注解的目标字段。更进一步地，数据处理系统可以对注解解析器设置识别顺序，例如逐行识别或逐列识别，并按照设置的识别顺序对目标业务信息中的所有字段进行注解识别，以确定目标业务信息的所有字段中是否存在包含注解的目标字段，便于根据包含注解的目标字段对应的业务变量获取目标字典类型与目标变量值，再根据目标字典类型与目标变量值在预设数据字典中匹配出唯一的业务含义，使得通过不同应用系统进行业务处理时均可以得到与业务处理请求中的业务变量唯一对应的业务含义，避免出现各个系统同一变量对应的常量列表值不一致的情况，有效降低不同系统之间的数据维护难度。

本实施例通过对目标业务信息进行注解识别；在目标业务信息中存在注解时，获取注解对应的业务变量的目标字典类型与目标变量值，便于根据目标字典类型与目标变量值在预设数据字典中匹配出唯一的业务含义，使得通过不同应用系统进行业务处理时均可以得到与业务处理请求中的业务变量唯一对应的业务含义，避免出现各个系统同一变量对应的常量列表值不一致的情况，有效降低不同系统之间的数据维护难度。

进一步地，参照图4，基于本申请数据处理方法的第一实施例，提出本申请数据处理方法的第三实施例，在第三实施例中，所述基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义的步骤包括：

步骤S31，基于所述目标字典类型与所述目标变量值在预设数据字典中进行信息匹配；

步骤S32，若所述预设数据字典中存在与所述目标字典类型及所述目标变量值匹配的字典数据，将所述字典数据中的业务含义确定为所述业务变量的业务含义，所述字典数据至少包含字典类型、变量值与业务含义。

可以理解地，微服务架构中的预设数据字典是在用户进行业务处理请求前基于用户的需求完成配置的，预设数据字典中可以包含用户根据通用的业务变量定义的通用的字典类型以及业务变量对应的变量值及业务含义。因此，在得到目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值后，数据处理系统将目标字典类型与目标变量值输入至微服务架构的预设数据字典中，根据目标字典类型与目标变量值在预设数据字典中进行数据索引，以此进行信息匹配。具体地，可以将目标字典类型与目标变量值形成数据对来作为索引式，再通过索引式在预设数据字典中查找是否存在与数据对中的目标字典类型和目标变量值匹配的字典数据。进一步地，所经查找确定预设数据字典中存在与数据对中的目标字典类型和目标变量值匹配的字典数据，则从与数据对中的目标字典类型和目标变量值匹配的字典数据中提取出其包含的业务含义，并将该从字典数据中提取的业务含义确定为业务变量的唯一业务含义。例如：若业务变量为账户状态、业务变量对应的目标字典类型为account_state，目标变量值为0，数据处理系统将目标字典类型account_state与目标变量值1作为数据对在预设数据字典中进行信息匹配，若经匹配确定预设数据字典中存在与目标字典类型account_state及目标变量值1匹配的字典数据(account_state，1，未生效)，则将字典数据(account_state，1，未生效)中的业务含义(未生效)确定为业务变量(账户状态)的业务含义。又例如：若业务变量为支付状态、业务变量对应的目标字典类型为payment_state，目标变量值为0，数据处理系统将目标字典类型payment_state与目标变量值0作为数据对在预设数据字典中进行信息匹配，若经匹配确定预设数据字典中存在与目标字典类型payment_state及目标变量值0匹配的字典数据(payment_state，0，生效)，则将字典数据(payment_state，0，生效)中的业务含义(生效)确定为业务变量(支付状态)的业务含义。

本实施例基于目标字典类型与目标变量值在预设数据字典中匹配出业务变量的唯一业务含义，使得通过不同应用系统进行业务处理时均可以得到与业务处理请求中的业务变量唯一对应的业务含义，避免出现各个系统同一变量对应的常量列表值不一致的情况，有效降低不同系统之间的数据维护难度。

进一步地，本申请还提供一种数据处理装置。

参照图5，图5为本申请数据处理装置第一实施例的功能模块示意图。

所述数据处理装置包括：

获取模块10，用于接收业务处理请求，基于所述业务处理请求获取目标业务信息；

识别模块20，用于对所述目标业务信息进行注解识别，得到所述目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值；

确定模块30，用于基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义，并将所述业务含义输出。

进一步地，所述获取模块10包括：

解析单元，用于解析所述业务处理请求对应的业务变量；

设置单元，用于对所述目标业务信息中与所述业务变量对应的目标字段设置注解。

进一步地，所述识别模块20包括：

第一识别单元，用于对所述目标业务信息进行注解识别；

第一获取单元，用于若所述目标业务信息中存在注解，则获取所述注解对应的业务变量的目标字典类型与目标变量值。

进一步地，所述识别模块20还包括：

第二识别单元，用于基于注解解析器对所述目标业务信息中的各字段进行注解识别，以确定各所述字段中是否存在设置有注解的目标字段。

进一步地，所述确定模块30包括：

匹配单元，用于基于所述目标字典类型与所述目标变量值在预设数据字典中进行信息匹配；

确定单元，用于若所述预设数据字典中存在与所述目标字典类型及所述目标变量值匹配的字典数据，将所述字典数据中的业务含义确定为所述业务变量的业务含义，所述字典数据至少包含字典类型、变量值与业务含义。

进一步地，所述确定模块30还包括：

第二获取单元，用于获取待配置信息；

配置单元，用于对所述待配置信息进行字典类型配置，得到预设数据字典。

此外，本申请还提供一种介质，所述介质优选为计算机可读存储介质，其上存储有数据处理程序，所述数据处理程序被处理器执行时实现上述数据处理方法各实施例的步骤。

此外，本申请还提供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器执行时实现上述数据处理方法各实施例的步骤。

在本申请数据处理设备、计算机可读介质和计算机程序产品的实施例中，包含了上述数据处理方法各实施例的全部技术特征，说明和解释内容与上述数据处理方法各实施例基本相同，在此不做赘述。

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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。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、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本申请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，本申请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(可以是固定终端，如物联网智能设备，包括智能空调、智能电灯、智能电源、智能路由器等智能家居；也可以是移动终端，包括智能手机、可穿戴的联网AR/VR装置、智能音箱、自动驾驶汽车等诸多联网设备)执行本申请各个实施例所述的方法。

以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请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，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法包括：

接收业务处理请求，基于所述业务处理请求获取目标业务信息；

对所述目标业务信息进行注解识别，得到所述目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值；

基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义，并将所述业务含义输出。

2.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述对所述目标业务信息进行注解识别，得到所述目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值的步骤包括:

对所述目标业务信息进行注解识别；

若所述目标业务信息中存在注解，则获取所述注解对应的业务变量的目标字典类型与目标变量值。

3.如权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述对所述目标业务信息进行注解识别的步骤包括：

基于注解解析器对所述目标业务信息中的各字段进行注解识别，以确定各所述字段中是否存在设置有注解的目标字段。

4.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义的步骤包括：

基于所述目标字典类型与所述目标变量值在预设数据字典中进行信息匹配；

若所述预设数据字典中存在与所述目标字典类型及所述目标变量值匹配的字典数据，将所述字典数据中的业务含义确定为所述业务变量的业务含义，所述字典数据至少包含字典类型、变量值与业务含义。

5.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述业务处理请求获取目标业务信息的步骤之后，还包括：

解析所述业务处理请求对应的业务变量；

对所述目标业务信息中与所述业务变量对应的目标字段设置注解。

6.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义的步骤之前，还包括：

获取待配置信息；

对所述待配置信息进行字典类型配置，得到预设数据字典。

7.一种数据处理装置，其特征在于，所述数据处理装置包括：

获取模块，用于接收业务处理请求，基于所述业务处理请求获取目标业务信息；

识别模块，用于对所述目标业务信息进行注解识别，得到所述目标业务信息中业务变量的目标字典类型与目标变量值；

确定模块，用于基于所述目标字典类型与所述目标变量值，在预设数据字典中确定所述业务变量的业务含义，并将所述业务含义输出。

8.一种数据处理设备，其特征在于，所述数据处理设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数据处理程序，所述数据处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的数据处理方法的步骤。

9.一种介质，所述介质为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数据处理程序，所述数据处理程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的数据处理方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的数据处理方法的步骤。

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