CN113778446A - 一种低代码应用开发平台 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及软件开发技术领域，具体为一种低代码应用开发平台，包括：应用生成引擎用于根据客户数据生成并输出多种应用程序；数据标准化模块用于根据预设的企业标准、行业标准和国家标准对客户数据进行标准化处理，将标准化处理后的客户数据作为应用生成引擎输入的客户数据；可视化设计引擎用于获取客户选定的应用程序，并获取微调信息，根据微调信息对选定的应用程序进行微调；应用生成引擎包括离线模型，应用生成引擎还用于获取客户在多种应用程序中选定的应用程序，根据输入的客户数据和选定的应用程序对离线模型进行优化；采用本方案，能够解决现有技术中用户使用低代码平台必须学习表单设计和页面布局等技术的技术问题。

Description

一种低代码应用开发平台
技术领域
本发明涉及软件开发技术领域，具体为一种低代码应用开发平台。
背景技术
低代码是一种可视化的应用程序开发方法，而低代码平台是一种无需编码或使用少量代码便可快速搭建应用程序的开发平台。低代码平台使得不懂编程的用户能够使用可视化工具开发自己的应用程序，免去代码编写工作。
现有低代码平台大部分为应用搭建平台，现有低代码平台多数基于页面表单，用户使用时需要了解表单设计和页面布局等知识，而现有低代码平台面向的主要群体为不具备代码编写能力的企业业务员或IT管理员，因此用户想要使用低代码平台，便必须学习页面布局和表单设计等技术，导致用户使用低代码平台的学习门槛较高，低代码平台无法得到有效实施。
发明内容
本发明意在提供一种低代码应用开发平台，以解决现有技术中用户使用低代码平台必须学习表单设计和页面布局等技术的技术问题。
本发明提供如下基础方案：
一种低代码应用开发平台，包括：应用生成引擎，用于根据输入的客户数据生成并输出多种应用程序。
基础方案的有益效果：
应用生成引擎的设置，对用户输入的客户数据进行分析，从而根据客户数据生成多种应用程序，直接生成可用的应用程序，免去表单设计、页面布局、流程编辑等过程，而用户只需选择合适的应用程序，便可完成应用程序的开发过程，由此克服了用户必须学习表单设计和页面布局等技术，才能使用低代码平台的问题。
同时，本方案生成多种应用程序供用户选择，用户可根据自身需求和喜好选择合适的应用程序，提高应用程序和用户的匹配度，并提升用户体验感。
进一步，还包括：数据标准化模块，用于根据预设的企业标准、行业标准和国家标准对获取的客户数据进行标准化处理，将标准化处理后的客户数据作为应用生成引擎输入的客户数据。
有益效果：数据标准化模块的设置，对客户数据进行标准化处理，由于企业对数据的要求不同，因此各企业的数据标准各不相同，以身份信息为例，在A企业，员工以工号作为标准身份信息，而在B企业，员工以身份证作为标准身份信息，因此通过数据标准化模块对客户数据进行标准化处理，从而提高后续根据标准化处理后的客户数据生成的应用程序的准确度。同时通过标准化处理，可将客户数据标准化处理为行业标准、国家标准的客户数据，从而扩大应用程序的适用范围。
进一步，还包括：可视化设计引擎，用于获取用户在多种应用程序中选定的应用程序，并获取微调信息，根据微调信息对选定的应用程序进行微调。
有益效果：可视化设计引擎的设置，可视化用户选定的应用程序，用户可通过微调信息对选定的应用程序进行微调，例如对应用程序展示的组件颜色、位置等进行调整，从而使得应用程序更符合用户的使用习惯，提升用户体验感。
进一步，还包括：组件管理模块，用于根据应用程序的不同运行环境存储复用组件；可视化设计引擎，用于根据微调信息调用组件管理模块中的复用组件对选定的应用程序中的组件进行替换。
有益效果：组件管理模块的设置，存储有不同应用程序运行环境的复用组件，例如Web端应用程序、Android应用程序，复用组件提供不同层次的复用，例如最低层次可为控件级别，包括表单、按钮等，进一步的层次包括门户组件、消息中心等。应用程序中包括多个组件，当用户对应用程序中的任一组件不满意时，通过可视化设计引擎调用复用组件进行更换，例如对应用程序中的多选菜单组件不满意，则可调用其他多选菜单组件进行更换，例如调用树形菜单组件进行更换。
进一步，应用生成引擎包括离线模型，应用生成引擎还用于获取用户在多种应用程序中选定的应用程序，根据输入的客户数据和选定的应用程序对离线模型进行优化。
有益效果：基于离线模型自动生成应用程序，免去表单设计、页面布局、流程编辑等过程，降低低代码平台的学习成本和使用门槛。同时，将用户输入的客户数据和选定的应用程序作为样本，对离线模型进行优化，使得离线模型更加智能，提供应用程序更为准确的推荐。
进一步，还包括：项目管理模块，用于获取开发请求时，自动分配计算资源和存储资源。
有益效果：项目管理模块的设置，在用户出现开发应用程序的需求时，获取开发请求，自动分配计算资源和存储资源。计算资源为根据该用户需求开发应用程序所需的计算资源，存储资源为在该用户开发应用程序过程中产生的数据所需的存储空间。通过自动分配计算资源和存储资源，使用户独立在一个空间内进行应用程序的开发，减少开发过程中的干扰。
进一步，还包括：代码调试引擎，用于调用真实数据，导入真实数据调试应用程序。
有益效果：在应用程序发布之前必不可少的工作便是调试，导入真实数据对应用程序进行真实的测试，从输入、运行到输出进行调试。通过导入真实数据进行调试，更贴合实际情况，提高应用程序的可靠性。
进一步，还包括：编译发布模块，用于获取终端信息，根据终端信息发布调试后的应用程序。
有益效果：由于现有终端多种多样，包括PC端、移动端、数据大屏等，本方案根据终端信息发布应用程序，从而提供多终端的展示。
进一步，数据标准化模块还用于在标准化处理过程中识别并标记脏数据，剔除标记的脏数据，将剔除脏数据后的客户数据作为应用生成引擎输入的客户数据。
有益效果：在标准化处理过程中，识别并标记脏数据，对脏数据进行处理，实现对客户数据的全自动治理，提高后续应用生成引擎生成应用程序的可靠性。
进一步，应用生成引擎还用于获取原始神经网络模型、原始数据，以及与原始数据对应的多种原始应用程序，将原始数据和原始应用程序作为样本对原始神经网络模型进行训练生成离线模型。
有益效果：原始数据和对应的原始应用程序为预存的训练数据，将训练数据作为样本对原始神经网络模型进行训练生成离线模型。通过机器学习构建离线模型，用户使用时，自动向用户推荐可选的多种应用程序，克服了用户必须学习页面和表单技术，才能够使用低代码平台的问题。
附图说明
图1为本发明一种低代码应用开发平台实施例的应用示意框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明：
实施例
一种低代码应用开发平台，如附图1所示，包括应用生成引擎、项目管理模块、数据接入终端、数据标准化模块、可视化设计引擎、组件管理模块、代码调试引擎和编译发布模块。
应用生成引擎用于获取原始神经网络模型、原始数据，以及与原始数据对应的多种原始应用程序，将原始数据和原始应用程序作为样本对原始神经网络模型进行训练生成离线模型。具体的，在本实施例中，原始神经网络模型选用BP神经网络模型，原始数据和原始应用程序为预设的存在映射关系的输入数据和输出程序，原始数据为经过标准化处理之后的数据。将原始数据和原始应用程序作为训练样本对原始神经网络模型进行训练，利用机器学习生成所需的离线模型。
当用户需要开发应用程序时，通过自身使用的智能终端上传开发请求。项目管理模块用于获取开发请求时，自动分配计算资源和存储资源。计算资源为根据该用户需求开发应用程序所需的计算资源，存储资源为在该用户开发应用程序过程中产生的数据所需的存储空间。在其他实施例中，项目管理模块还用于获取开发请求时，自动分配用户唯一的用户权限，独立的用户权限保证用户开发应用程序的安全。通过自动分配计算资源、存储资源和用户权限，使用户独立在一个空间内进行应用程序的开发，实现完整的权限隔离和数据隔离，减少开发过程中的干扰。
在用户上传开发请求时，还通过其使用的智能终端上传客户数据，客户数据为其开发应用程序对应功能所需的数据。数据接入终端用于支持多类型数据接入，包括关系型数据库接入(例如Oracle、MySQL)、大数据接入(例如Hive、Kafka、Flink)、非结构化文件接入(XLS、音视频)和半结构化数据接入(XML、HTML)，从而满足不同客户数据的接入。
应用生成引擎还用于根据输入的客户数据生成并输出多种应用程序。具体的：
数据标准化模块用于根据预设的企业标准、行业标准和国家标准对获取的客户数据进行标准化处理，将标准化处理后的客户数据作为应用生成引擎输入的客户数据。企业标准为企业由于自身使用数据的不同对数据设定的不同标准，行业标准为行业内统一要求的数据标准，国家标准为国家统一要求的数据标准。根据用户所开发的应用程序的使用对象选择不同标准对客户数据进行标准化处理，当应用程序的使用对象为企业自身时，选择企业标准，根据预设的企业标准对获取的客户数据进行标准化处理；当应用程序的使用对象为行业内的所有企业时，选择行业标准，根据预设的行业标准对获取的客户数据进行标准化处理；当应用程序的使用对象为各行业的企业时，选择国家标准，根据预设的国家标准对获取的客户数据进行标准化处理。
在其他实施例中，数据标准化模块还用于在标准化处理过程中识别并标记脏数据，剔除标记的脏数据，将剔除脏数据后的客户数据作为应用生成引擎输入的客户数据。对脏数据进行标记和剔除，实现对客户数据的全自动治理，提高后续应用生成引擎生成应用程序的可靠性。
应用生成引擎包括离线模型，离线模块用于根据输入的客户数据生成并输出多种应用程序，生成的多种应用程序依次输出。用户使用的智能终端依次显示多种应用程序供用户进行选择，智能终端还用于上传用户从多种应用程序中选定的应用程序。
应用生成引擎还用于获取用户在多种应用程序中选定的应用程序，根据输入的客户数据和选定的应用程序对离线模型进行优化，根据应用程序的选定次数依次输出生成的应用程序，优先输出选定次数多的应用程序。
可视化设计引擎用于获取用户在多种应用程序中选定的应用程序，并获取微调信息，根据微调信息对选定的应用程序进行微调。具体的，组件管理模块用于根据应用程序的不同运行环境存储复用组件，在本实施例中，运行环境包括Web、App和小程序，复用组件提供不同层次的复用，例如最低层次可为控件级别，包括表单、按钮等，进一步的层次包括门户组件、消息中心等，应用程序中包括多个组件。智能终端还用于显示选定的应用程序后，上传用户输入的微调信息，可视化设计引擎用于根据微调信息对应用程序中的组件属性进行调节，组件属性包括颜色、坐标、大小和字体。可视化设计引擎用于还根据微调信息调用组件管理模块中的复用组件对选定的应用程序中的组件进行替换。
微调信息包括属性调整和组件替换，当微调信息为属性调整时，对应用程序中相应组件的组件属性调节，例如修改对应组件的颜色，改变组件所在位置；当微调信息为组件替换时，调用组件管理模块中的复用组件，对应用程序中的相应组件进行替换，例如修改应用程序中的图表组件，将条形图组件修改为柱状图组件。
代码调试引擎用于调用真实数据，导入真实数据调试应用程序。具体的，预存有真实数据，不同应用程序对应不同的真实数据，代码调试引擎用于根据应用程序调用预存的对应的真实数据，导入真实数据调试应用程序，此时调试的应用程序为用户确认或调试后确认的应用程序。在用户确认后，应用发布前对生成的应用程序进行测试，提高应用程序的可靠性。
编译发布模块用于获取终端信息，根据终端信息发布调试后的应用程序。终端信息包括PC端、移动端、数据大屏中的一种或多种，智能终端用于上传终端信息，终端信息为最终应用程序显示的终端，编译发布模块根据终端信息发布调试后的应用程序，提供多终端、多样式展示。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (10)

1.一种低代码应用开发平台，其特征在于，包括：
应用生成引擎，用于根据输入的客户数据生成并输出多种应用程序。
2.根据权利要求1所述的一种低代码应用开发平台，其特征在于，还包括：
数据标准化模块，用于根据预设的企业标准、行业标准和国家标准对获取的客户数据进行标准化处理，将标准化处理后的客户数据作为应用生成引擎输入的客户数据。
3.根据权利要求1所述的一种低代码应用开发平台，其特征在于，还包括：
可视化设计引擎，用于获取用户在多种应用程序中选定的应用程序，并获取微调信息，根据微调信息对选定的应用程序进行微调。
4.根据权利要求3所述的一种低代码应用开发平台，其特征在于，还包括：
组件管理模块，用于根据应用程序的不同运行环境存储复用组件；
可视化设计引擎，用于根据微调信息调用组件管理模块中的复用组件对选定的应用程序中的组件进行替换。
5.根据权利要求1所述的一种低代码应用开发平台，其特征在于：应用生成引擎包括离线模型，应用生成引擎还用于获取用户在多种应用程序中选定的应用程序，根据输入的客户数据和选定的应用程序对离线模型进行优化。
6.根据权利要求1所述的一种低代码应用开发平台，其特征在于，还包括：
项目管理模块，用于获取开发请求时，自动分配计算资源和存储资源。
7.根据权利要求1所述的一种低代码应用开发平台，其特征在于，还包括：
代码调试引擎，用于调用真实数据，导入真实数据调试应用程序。
8.根据权利要求7所述的一种低代码应用开发平台，其特征在于，还包括：
编译发布模块，用于获取终端信息，根据终端信息发布调试后的应用程序。
9.根据权利要求2所述的一种低代码应用开发平台，其特征在于：数据标准化模块还用于在标准化处理过程中识别并标记脏数据，剔除标记的脏数据，将剔除脏数据后的客户数据作为应用生成引擎输入的客户数据。
10.根据权利要求5所述的一种低代码应用开发平台，其特征在于：应用生成引擎还用于获取原始神经网络模型、原始数据，以及与原始数据对应的多种原始应用程序，将原始数据和原始应用程序作为样本对原始神经网络模型进行训练生成离线模型。
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