CN114036917A - 报告生成方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

报告生成方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDF

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CN114036917A CN202111414919.1A CN202111414919A CN114036917A CN 114036917 A CN114036917 A CN 114036917A CN 202111414919 A CN202111414919 A CN 202111414919A CN 114036917 A CN114036917 A CN 114036917A
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Abstract

本公开关于一种报告生成方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法通过获取报告模板，根据报告指标信息查询并计算报告指标信息对应的量化指标，并根据报告属性信息将量化指标填充到报告模板中，以生成报告。由于整个报告生成过程由计算机设备完成，其通过报告模板中的报告指标进行查询并计算对应的量化指标，并根据报告属性信息将量化指标填充到报告模板中以得到报告，因此，报告生成过程不依赖于开发人员，且能够提高报告生成效率。

Description

报告生成方法、装置、计算机设备及存储介质
技术领域
本公开涉及数据处理技术，尤其涉及一种报告生成方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
随着互联网的飞速发展，各行各业的信息呈爆炸式增长，数据逐渐趋于复杂化、多样化。面对这样的数据，使用者或决策者经常需要进行统计分析，以生成一些有参考价值的报告或者报表等，从而实现对历史数据进行汇总分析，或者对决策进行支持等。
目前快速准确生成报告的诉求日渐增长。每一个多人协助项目几乎都需要很多不同统计维度、不同样式的报告，或者某些临时活动的报告等，例如某些活动的小时统计报告等。传统的报告生成方式是：每次产品人员提出统计报告的需求，然后开发人员进行开发交付。这种方式不仅整个流程持续时间长，而且需要开发人员介入。因此，如何实现一种无需开发人员介入，且能够快速生成报告的方式是目前亟待解决的问题。
发明内容
本公开提供一种报告生成方法、装置、计算机设备及存储介质，以至少解决相关技术中报告生成流程持续时间长、且需要开发人员介入的问题。本公开的技术方案如下：
根据本公开实施例的第一方面，提供一种报告生成方法，包括：
获取报告模板，所述报告模板包括报告属性信息和报告指标信息；
根据所述报告指标信息查询并计算所述报告指标信息对应的量化指标；
根据所述报告属性信息将所述量化指标填充到报告模板中，以生成报告。
在其中一个实施例中，所述根据所述报告指标信息查询并计算所述报告指标信息对应的量化指标，包括：对所述报告指标信息进行第一转换处理，得到所述报告指标信息对应的结构化查询语句；对所述结构化查询语句进行第二转换处理，得到所述报告指标信息对应的分布式搜索语句；采用所述分布式搜索语句进行搜索，得到所述报告指标信息对应的搜索结果；根据所述搜索结果计算得到所述报告指标信息对应的量化指标。
在其中一个实施例中，所述获取报告模板之前，所述方法还包括：获取基于自然语言定义的报告配置信息；将所述报告配置信息转换为对应的报告属性信息和报告指标信息进行存储，所述报告属性信息和报告指标信息具有与所述报告配置信息对应的报告标识。
在其中一个实施例中，所述获取报告模板，包括：获取待生成报告的报告标识，确定与所述待生成报告的报告标识匹配的报告属性信息和报告指标信息，得到对应的报告模板。
在其中一个实施例中，所述报告配置信息中包括至少一项配置内容；所述将所述报告配置信息转换为对应的报告属性信息和报告指标信息进行存储，包括：对所述报告配置信息中至少一项配置内容进行校验；当校验通过时，从所述报告配置信息中提取预设的第一配置内容作为报告属性信息，以及从所述报告配置信息中提取预设的第二配置内容作为报告指标信息，并为所述报告属性信息和报告指标信息分配对应的报告标识；存储所述报告属性信息和报告指标信息。
在其中一个实施例中，所述对所述报告配置信息中至少一项配置内容进行校验之后，所述方法还包括：当校验通过时，接收对所述报告配置信息的报告生成请求；所述获取报告模板，包括：基于所述报告生成请求获取与所述报告配置信息对应的报告属性信息和报告指标信息，以得到对应的报告模板。
在其中一个实施例中，所述报告属性信息包括所述报告的推送时刻和推送地址；所述获取报告模板，包括：当所述报告的推送时刻到达时，获取与所述推送时刻匹配的报告属性信息和报告指标信息，得到对应的报告模板；所述生成报告之后，所述方法还包括：向所述推送地址推送所述报告。
在其中一个实施例中，所述报告属性信息中还包括所述报告的推送时间周期；所述向所述推送地址推送所述报告之后，所述方法还包括：根据所述报告的推送时间周期，更新所述报告的推送时刻。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种报告生成装置，包括：
报告模板获取模块，被配置为执行获取报告模板，所述报告模板包括报告属性信息和报告指标信息；
指标计算模块，被配置为执行根据所述报告指标信息查询并计算所述报告指标信息对应的量化指标；
报告生成模块，被配置为执行根据所述报告属性信息将所述量化指标填充到报告模板中，以生成报告。
在其中一个实施例中，所述指标计算模块被配置为执行：对所述报告指标信息进行第一转换处理，得到所述报告指标信息对应的结构化查询语句；对所述结构化查询语句进行第二转换处理，得到所述报告指标信息对应的分布式搜索语句；采用所述分布式搜索语句进行搜索，得到所述报告指标信息对应的搜索结果；根据所述搜索结果计算得到所述报告指标信息对应的量化指标。
在其中一个实施例中，所述装置还包括：配置获取模块，被配置为执行获取基于自然语言定义的报告配置信息；配置转换模块，被配置为执行将所述报告配置信息转换为对应的报告属性信息和报告指标信息进行存储，所述报告属性信息和报告指标信息具有与所述报告配置信息对应的报告标识。
在其中一个实施例中，所述报告模板获取模块还被配置为执行：获取待生成报告的报告标识，确定与所述待生成报告的报告标识匹配的报告属性信息和报告指标信息，得到对应的报告模板。
在其中一个实施例中，所述报告配置信息中包括至少一项配置内容；所述配置转换模块被配置为执行：对所述报告配置信息中至少一项配置内容进行校验；当校验通过时，从所述报告配置信息中提取预设的第一配置内容作为报告属性信息，以及从所述报告配置信息中提取预设的第二配置内容作为报告指标信息，并为所述报告属性信息和报告指标信息分配对应的报告标识；存储所述报告属性信息和报告指标信息。
在其中一个实施例中，所述装置还包括请求接收模块，被配置为执行：当校验通过时，接收对所述报告配置信息的报告生成请求；所述报告模板获取模块还被配置为执行：基于所述报告生成请求获取与所述报告配置信息对应的报告属性信息和报告指标信息，以得到对应的报告模板。
在其中一个实施例中，所述报告属性信息包括所述报告的推送时刻和推送地址；所述装置还包括报告推送模块，所述报告模板获取模块还被配置为执行：当所述报告的推送时刻到达时，获取与所述推送时刻匹配的报告属性信息和报告指标信息，得到对应的报告模板；所述报告推送模块被配置为执行：向所述推送地址推送所述报告。
在其中一个实施例中，所述报告属性信息中还包括所述报告的推送时间周期；所述装置还包括推送时刻更新模块，被配置为执行：向所述推送地址推送所述报告之后，根据所述报告的推送时间周期，更新所述报告的推送时刻。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种计算机设备，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现第一方面所述的报告生成方法。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由计算机设备的处理器执行时，使得所述计算机设备能够执行上述第一方面所述的报告生成方法。
根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中包括指令，所述指令被计算机设备的处理器执行时，使得所述计算机设备能够执行上述第一方面所述的报告生成方法。
本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：通过获取报告模板，根据报告指标信息查询并计算报告指标信息对应的量化指标，并根据报告属性信息将量化指标填充到报告模板中，以生成报告。由于整个报告生成过程由计算机设备完成，其通过报告模板中的报告指标进行查询并计算对应的量化指标，并根据报告属性信息将量化指标填充到报告模板中以得到报告，因此，报告生成过程不依赖于开发人员，且能够提高报告生成效率。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。
图1是根据一示例性实施例示出的一种报告生成方法的应用环境图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种报告生成方法的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的计算量化指标步骤的流程图。
图4是根据另一示例性实施例示出的一种报告生成方法的流程图。
图5是根据又一示例性实施例示出的一种报告生成方法的流程图。
图6是根据一示例性实施例示出的一种报告生成装置的框图。
图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
还需要说明的是，本公开所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于展示的数据、分析的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
目前，对于协同办公领域生成报告的解决方案通常有两种。第一种是单个报告逐个迭代，整个报告生成需要经过产品人员、开发人员以及测试人员相互配合，将报告当做软件工程中普通迭代的项目进行开发交付。另一种是采用大数据相关技术，通过数据接入、清洗转化、定时或实时计算，然后给业务部门提供需要的报告。但是，这两种方案无论是否接入大数据相关组件，都需要开发人员干预，从而增加了不同人员和团队的沟通成本，整个报告生成周期过长，且存在如下问题：
1)复用性差。由于协同办公软件会面向很多团队，管理很多产品或者项目，并且会有各式各样的活动，对于报告的统计指标、展示样式也多种多样，而传统的报告生成方式不够灵活，复用性差，生成统计报告周期过长，无法满足敏捷报告生成的需求。
2)实时性差。某些报告对时效性要求强，可能活动刚刚上线，就需要小时报来观察活动情况，进行决策调整和记录等。或者需要根据业务情况临时调整报告指标。如果报告生成或者修改流程长，时效性差，随着时间的递增，报告的价值有可能呈指数级递减。因此，传统的报告生成方式无法满足实时性要求。
3)样式单一不灵活。传统的报告生成方式中，每个报告样式需要单独开发，很多时候为了尽快交付，产品或者开发人员都会进行折中或者复用历史样式等，导致很多报告都是简单的表格形式，用户体验上相对较差。
4)成本高。由于传统的报告采用逐个迭代开发的方式，需要产品人员、开发人员、测试人员等多环节沟通协作，导致人力成本高，沟通成本大。
基于此，本公开提供了一种应用于协同办公领域的报告生成方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，计算机设备110获取报告模板，具体地，报告模板包括基于自然语言配置的报告属性信息和报告指标信息，计算机设备110根据报告指标信息查询并计算报告指标信息对应的量化指标，进而根据报告属性信息将量化指标填充到报告模板中，以生成报告，从而实现在无需开发人员介入的情况下，快速生成报告。具体地，计算机设备110可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，当然，计算机设备110还可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
图2是根据一示例性实施例示出的一种报告生成方法的流程图，如图2所示，以该方法用于图1的计算机设备110中，包括以下步骤。
在步骤S210中，获取报告模板。
其中，报告模板包括基于自然语言配置的报告属性信息和报告指标信息。具体地，报告属性信息包括报告的基本信息、报告的展现内容及报告的展现样式等，例如，报告的基本信息包括但不限于报告的唯一标识、报告的推送开关、报告的推送地址、报告的推送时刻以及报告的推送时间周期等。报告的展现内容可以是报告中展现的具体统计指标，例如，对于某一活动项目的统计报告来说，报告中展现的可以是“活动页面的日浏览量”、“活动页面的日点击量”和/或“活动页面的日成交量”等统计指标及其对应的量化值，对于某一测试项目的报告来说，报告中展现的可以是“今日新增线上缺陷”、“未关闭线上BUG”和/或“今日上线需求”等统计指标及其对应的量化值。报告的展现样式则可以是报告呈现的具体格式或形式等。报告指标信息可以是报告的具体统计指标，通常，一个报告中可以具有多个报告指标信息(即多个具体统计指标)，而每一个具体统计指标都能够抽象出一个随时间变化的量化指标。在本实施例中，当需要通过计算机设备生成报告时，则计算机设备首先需要获取待生成报告的报告模板内容。
在步骤S220中，根据报告指标信息查询并计算报告指标信息对应的量化指标。
由于报告指标信息是报告的具体统计指标，而每一个具体统计指标都能够抽象出一个随时间变化的量化指标。具体地，通过对报告指标信息进行统计计算得到对应的量化指标。例如，以报告指标信息为“活动页面的日浏览量”为例来说，则基于该报告指标信息查询当日活动页面的浏览数据，进而对查询到的浏览数据进行统计，从而得到对应的量化指标，若通过查询统计得到对应的日浏览量为10000次，则该“10000次”为具体报告指标信息“活动页面的日浏览量”对应的量化指标。
在步骤S230中，根据报告属性信息将量化指标填充到报告模板中，以生成报告。
由于报告属性信息包括报告的基本信息、报告的展现内容及报告的展现样式等，在本实施例中，根据报告属性信息将量化指标按相应样式填充到报告模板中的对应位置，从而生成报告。
上述报告生成方法中，通过获取报告模板，根据报告指标信息查询并计算报告指标信息对应的量化指标，并根据报告属性信息将量化指标填充到报告模板中，以生成报告。由于整个报告生成过程由计算机设备完成，其通过报告模板中的报告指标进行查询并计算对应的量化指标，并根据报告属性信息将量化指标填充到报告模板中以得到报告，因此，报告生成过程不依赖于开发人员，且能够提高报告生成效率。
在一示例性实施例中，如图3所示，在步骤S220中，根据报告指标信息查询并计算报告指标信息对应的量化指标，具体包括如下步骤：
在步骤S310中，对报告指标信息进行第一转换处理，得到报告指标信息对应的结构化查询语句。
在本实施例中，为了使得报告生成的整个过程能够脱离开发人员的依赖，因此，对于报告属性信息和报告指标信息的配置，可以采用便于理解的自然语言(Naturallanguage)实现。而第一转换处理是指将基于自然语言的报告指标信息转换为计算机设备能够识别的程序设计语言的形式。结构化查询语句则是对报告指标信息进行第一转换处理后得到的计算机设备能够识别的转换结果。例如，第一转换处理可以基于SQL(StructuredQuery Language，结构化查询语言)转换函数实现。具体地，计算机设备通过对报告模板中的报告指标信息进行第一转换处理，从而得到转换后的报告指标信息对应的结构化查询语句。
在步骤S320中，对结构化查询语句进行第二转换处理，得到报告指标信息对应的分布式搜索语句。
其中，第二转换处理是指转换为ES(Elasticsearch，是一个基于Lucene的搜索服务器，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎)能够识别的形式。分布式搜索语句则是对报告指标信息对应的结构化查询语句进行第二转换处理后得到的转换结果。具体地，通过将上述报告指标信息对应的结构化查询语句进行第二转换处理(如ES转换)，从而得到转换后的报告指标信息对应的分布式搜索语句。
在步骤S330中，采用分布式搜索语句进行搜索，得到报告指标信息对应的搜索结果。
其中，搜索结果是进行搜索后得到的与报告指标信息相关的数据。例如，若报告指标信息为“活动页面的日浏览量”，则经过上述步骤后，得到其对应的分布式搜索语句，进而基于该分布式搜索语句进行搜索，从而得到对应的搜索结果，即得到当日活动页面的浏览数据。
在步骤S340中，根据搜索结果计算得到报告指标信息对应的量化指标。
具体地，通过对上述得到的搜索结果进行相应的统计计算，从而得到报告指标信息对应的量化指标。例如，以报告指标信息为“活动页面的日浏览量”为例，则经过上述步骤后，搜索得到当日活动页面的浏览数据，进而对当日活动页面的浏览数据进行统计计算，若统计得到对应的日浏览量为10000次，则该“10000次”为具体报告指标信息“活动页面的日浏览量”对应的量化指标。
上述实施例中，通过对报告指标信息进行第一转换处理，得到报告指标信息对应的结构化查询语句，并对结构化查询语句进行第二转换处理，得到报告指标信息对应的分布式搜索语句，从而采用分布式搜索语句进行搜索，得到报告指标信息对应的搜索结果，进而根据搜索结果计算得到报告指标信息对应的量化指标。由于本实施例通过将报告指标信息转换为分布式搜索语句进行搜索，从而极大地提高了指标搜索的效率，进而提高了报告生成效率。
在一示例性实施例中，一份报告中的报告指标信息可以有多个，因此，在对报告指标信息进行第一转换处理时，可以采用多线程对多个报告指标信息以并行方式进行第一转换处理，以得到多个报告指标信息分别对应的结构化查询语句。在本实施例中，通过采用多线程并行对报告指标信息进行处理，从而提高了对报告指标信息的处理效率，也即提高了报告的生成效率。
在一示例性实施例中，报告属性信息中还包括报告的推送时刻。则在步骤S210中，获取报告模板，具体还可以包括：当报告的推送时刻到达时，获取与推送时刻匹配的报告属性信息和报告指标信息，得到对应的报告模板。其中，报告的推送时刻是指推送报告的具体时间点，其可以预先在报告属性信息中进行配置。具体地，计算机设备可以周期性执行上述报告生成方法，以处理协同办公场景下的报告生成任务。例如，可以设置计算机设备每半小时或一小时执行一次报告处理。因此，当计算机设备进行报告处理时，则获取与当前时刻匹配的推送时刻对应的报告属性信息和报告指标信息。
在本实施例中，与当前时刻匹配的推送时刻可以是与当前时刻相同的推送时刻，即推送报告的具体时间点与计算机设备当前进行报告处理的具体时间点相同，从而获取与当前时刻相同的推送时刻对应的报告属性信息和报告指标信息，并执行上述报告生成方法以生成报告、推送报告。由于本实施例是由计算机设备定时触发生成报告，从而不需要为每一个报告单独配置定时任务，不仅节省了对定时任务的开发维护成本，且避免了处理定时任务的资源消耗。
在一示例性实施例中，与当前时刻匹配的推送时刻还可以是小于当前时刻的推送时刻，即推送报告的具体时间点小于计算机设备当前进行报告处理的具体时间点，从而获取小于当前时刻的推送时刻对应的报告属性信息和报告指标信息，并执行上述报告生成方法以生成报告、推送报告。从而避免因时钟误差而导致的漏推送，同时可以作为上一周期推送失败的兜底，即对上一周期推送失败的报告重新处理后推送，以提高报告的送达率。
在一示例性实施例中，报告属性信息中还可以包括报告的推送地址。其中，推送地址是报告属性信息中预先配置的接收该报告的地址。具体地，推送地址可以是电子邮箱地址、即时通信中的用户账号、群组等。在本实施例中，基于报告属性信息中预先配置的推送地址推送上述生成的报告，从而提高了协同办公场景下的用户体验。
在一示例性实施例中，报告属性信息中还可以包括报告的推送时间周期，则在向推送地址推送报告之后，上述方法还可以包括：根据报告的推送时间周期，更新报告的推送时刻。其中，报告的推送时间周期是指报告的推送周期，例如，可以是每小时推送、每天推送、每周推送或每月推送等，其可以预先在报告属性信息中进行相应配置。在本实施例中，当计算机设备向推送地址成功推送某一报告后，还可以根据该报告的报告属性信息中配置的推送时间周期，更新该报告的推送时刻。例如，若报告属性信息中配置的报告的推送时间周期为每小时推送，报告的原推送时刻为9:00，若在9:00时计算机设备执行上述报告生成方法已生成报告，并成功推送，则计算机设备基于报告属性信息中配置的报告的推送时间周期，将报告的推送时刻更新为10:00，从而便于下一次的推送处理。
在一示例性实施例中，如图4所示，在步骤S210中，获取报告模板之前，上述方法还可以包括：
在步骤S410中，获取基于自然语言定义的报告配置信息。
其中，报告配置信息是指用户自定义的报告内容信息，包括但不限于自定义的报告展现内容、自定义的报告展现样式以及配置的报告基本信息等。具体地，用户可以通过计算机设备基于自然语言进行报告内容信息的配置，例如，采用TQL(Team Query Language，团队查询语言)进行相应配置，从而无需开发人员介入，实现报告配置过程中的所见即所得。
在步骤S420中，将报告配置信息转换为对应的报告属性信息和报告指标信息进行存储。
其中，报告属性信息和报告指标信息具有与报告配置信息对应的报告标识。具体地，基于同一报告配置信息转换得到的报告属性信息和报告指标信息具有相同的报告标识，也就是说报告属性信息和报告指标信息基于报告标识进行关联。在本实施例中，为了便于计算机设备能够基于协同办公场景下用户自定义的报告配置信息而顺利生成报告，计算机设备在获取到用户自定义的报告配置信息之后，可以基于预先定义的模型进行转换，从而得到转换后的报告属性信息和报告指标信息，其中，预先定义的模型是以固定化、标准化的形式定义的报告内容。并对转换后的报告属性信息和报告指标信息进行集中存储，进而在获取报告模板时，可以基于获取的相应的报告标识，快速确定与报告标识匹配的报告属性信息和报告指标信息，以得到对应的报告模板，并采用上述报告生成方法对报告模板进行处理以生成报告，从而提高报告的生成效率。
在本实施例中，通过获取用户账户基于自然语言定义的报告配置信息，并将报告配置信息转换为对应的报告属性信息和报告指标信息进行存储，从而实现对协同办公场景下用户自定义的报告配置信息生成报告，又由于报告配置信息是基于自然语言进行配置，从而无需开发人员介入，实现报告配置过程中的所见即所得。
在一示例性实施例中，报告配置信息中包括至少一项配置内容，则在步骤S420中，将报告配置信息转换为对应的报告属性信息和报告指标信息进行存储，具体包括：对报告配置信息中至少一项配置内容进行校验，当校验通过时，从报告配置信息中提取预设的第一配置内容作为报告属性信息，以及从报告配置信息中提取预设的第二配置内容作为报告指标信息，并为报告属性信息和报告指标信息分配对应的报告标识，进而存储报告属性信息和报告指标信息。
其中，校验包括对配置内容的完整性校验、配置内容对应数据的数据类型、数据格式的校验等。在本实施例中，从报告配置信息中提取预设的第一配置内容可以基于预先定义的第一模型进行提取，从报告配置信息中提取预设的第二配置内容可以基于预先定义的第二模型进行提取，其中，预设的第一配置内容可以是第一模型中定义的内容，预设的第二配置内容可以是第二模型中定义的内容。且对配置内容的校验也可以基于具体的模型进行校验。例如若预先定义的第一模型如下表所示：
字段 类型 说明
id int 数据主键
project_id string 报告所属项目
next_push_time Long 报告推送时刻(每次推送完成后更新)
push_rule int 报告推送频率(支持小时/天/周/月推送)
push_switch int 推送开关(支持报告开启关闭)
markdown_content string 报告内容模板(自定义报告内容和样式)
则可以基于第一模型对应的字段对报告配置信息中配置的若干个配置内容进行校验，以判断报告配置信息中是否存在第一模型中的全部字段，若存在，则表示完整性校验通过，若第一模型中的部分字段在报告配置信息中不存在，则表示完整性校验不通过，则向用户返回校验不通过的提示信息以及不通过的原因。又如，若配置内容对应数据的数据类型为时间类型，则基于第一模型中定义的时间格式校验报告配置信息中对应配置内容的类型及格式是否正确，若正确，则表示数据校验通过，若不正确，则表示数据校验不通过，则向用户返回校验不通过的提示信息以及不通过的原因。
同理，若预先定义的第二模型如下表所示：
Figure BDA0003374952220000111
Figure BDA0003374952220000121
则还可以基于第二模型对应的字段对报告配置信息中配置的若干个配置内容进行校验。
当基于第一模型和第二模型对报告配置信息中至少一项配置内容进行校验，并校验通过时，则可以基于预先定义的第一模型从报告配置信息中提取预设的第一配置内容作为报告属性信息，以及基于预先定义的第二模型从报告配置信息中提取预设的第二配置内容作为报告指标信息，并为报告属性信息和报告指标信息分配对应的报告标识，进而存储报告属性信息和报告指标信息，从而使得计算机设备能够据此顺利生成报告。
在一示例性实施例中，在对报告配置信息中至少一项配置内容进行校验之后，上述方法还可以包括：当校验通过时，接收对报告配置信息的报告生成请求，进而可以基于报告生成请求获取与报告配置信息对应的报告属性信息和报告指标信息，以得到对应的报告模板。其中，报告生成请求可以是用户发起的指示计算机设备生成报告的指示或命令，具体可以通过报告配置界面中的相应控件发起请求，例如，通过点击控件以发起报告生成请求。在本实施例中，计算机设备可以接收用户账户对校验通过的报告配置信息的报告生成请求，并基于报告生成请求获取与报告配置信息对应的报告模板，从而基于上述方法生成报告，以方便用户检查生成的报告是否符合要求，实现了生成报告的测试功能。
在一示例性实施例中，如图5所示，上述报告生成方法具体可以包括如下步骤：
步骤S510，获取用户账户基于自然语言定义的报告配置信息。
步骤S520，将报告配置信息转换为对应的报告属性信息和报告指标信息进行存储。
步骤S530，当报告的推送时刻到达时，获取与推送时刻匹配的报告属性信息和报告指标信息，得到对应的报告模板。
步骤S540，对报告指标信息进行第一转换处理，得到报告指标信息对应的结构化查询语句。
步骤S550，对结构化查询语句进行第二转换处理，得到报告指标信息对应的分布式搜索语句。
步骤S560，采用分布式搜索语句进行搜索，得到报告指标信息对应的搜索结果。
步骤S570，根据搜索结果计算得到报告指标信息对应的量化指标。
步骤S580，根据报告属性信息将量化指标填充到报告模板中，以生成报告。
步骤S590，向推送地址推送所述报告。
在本实施例中，通过一个具体报告样例来详细说明报告生成过程中的计算逻辑，例如，若用户定义的报告配置信息如下：
{"project_id":"P1","next_push_time":1769335200000,"push_rule":"DAY","push_switch":1,"markdown_content":"##测试项目报告(${today})
###今日新增线上缺陷：${day_cr_onlinebug}
###未关闭线上BUG：${open_p0p1p2_onlinebug}${open_p0p1p2_onlinebug_group}
###进行中高优任务：${dev_p0p1_task}${dev_p0p1_task_group}
###计划本周上线需求(不包含已上线)：
-今天上线需求：${release_today_task}
-周二上线需求：${release_thus_task}"}。
其中，markdown_content是配置的报告的展现内容，其通过markdown格式书写，从而可以灵活的控制报告的展示，以实现自定义的展现样式。今日新增线上缺陷、未关闭线上BUG、进行中高优任务、计划本周上线需求(不包含已上线)、今天上线需求、周二上线需求则是报告的展现内容中配置的具体统计指标，其通过自然语言配置，从而无需开发人员介入。project_id、next_push_time、push_rule以及push_switch则是报告的基本信息。
在本实施例中，以上述报告样例中的【今日新增线上缺陷】的具体统计指标的计算逻辑来说，则首先对该指标进行自然语言处理，将该指标对应的中文“今日新增线上缺陷”转换成一个类sql语言，然后再经过Elasticsearch解析器将类sql语句转换成Elasticsearch查询语句。最后，通过Elasticsearch查询出指标内容，从而对指标内容进行统计以得到对应的量化指标。可以理解的是，对于上述报告配置信息中的所有具体统计指标可以采用并发计算以得到对应的量化指标，最后基于报告配置信息对具体统计指标以及对应的量化指标进行组装，从而生成报告。
由于本实施例中报告配置信息是基于自然语言配置的，且整个报告生成过程由计算机设备完成，因此，报告生成过程不依赖于开发人员，具有较高的可复用性，且解放了人力成本和沟通成本。又由于是基于Elasticsearch查询来进行的指标计算，因此，可以满足实时性要求较高的报告生成场景。
应该理解的是，虽然图1-图5的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-图5中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
可以理解的是，本说明书中上述方法的各个实施例之间相同/相似的部分可互相参见，每个实施例重点说明的是与其他实施例的不同之处，相关之处参见其他方法实施例的说明即可。
图6是根据一示例性实施例示出的一种报告生成装置框图。参照图6，该装置包括报告模板获取模块602，指标计算模块604和报告生成模块606。
报告模板获取模块602，被配置为执行获取报告模板，所述报告模板包括报告属性信息和报告指标信息；
指标计算模块604，被配置为执行根据所述报告指标信息查询并计算所述报告指标信息对应的量化指标；
报告生成模块606，被配置为执行根据所述报告属性信息将所述量化指标填充到报告模板中，以生成报告。
在一示例性实施例中，所述指标计算模块被配置为执行：对所述报告指标信息进行第一转换处理，得到所述报告指标信息对应的结构化查询语句；对所述结构化查询语句进行第二转换处理，得到所述报告指标信息对应的分布式搜索语句；采用所述分布式搜索语句进行搜索，得到所述报告指标信息对应的搜索结果；根据所述搜索结果计算得到所述报告指标信息对应的量化指标。
在一示例性实施例中，所述装置还包括：配置获取模块，被配置为执行获取基于自然语言定义的报告配置信息；配置转换模块，被配置为执行将所述报告配置信息转换为对应的报告属性信息和报告指标信息进行存储，所述报告属性信息和报告指标信息具有与所述报告配置信息对应的报告标识。
在一示例性实施例中，所述报告模板获取模块还被配置为执行：获取待生成报告的报告标识，确定与所述待生成报告的报告标识匹配的报告属性信息和报告指标信息，得到对应的报告模板。
在一示例性实施例中，所述报告配置信息中包括至少一项配置内容；所述配置转换模块被配置为执行：对所述报告配置信息中至少一项配置内容进行校验；当校验通过时，从所述报告配置信息中提取预设的第一配置内容作为报告属性信息，以及从所述报告配置信息中提取预设的第二配置内容作为报告指标信息，并为所述报告属性信息和报告指标信息分配对应的报告标识；存储所述报告属性信息和报告指标信息。
在一示例性实施例中，所述装置还包括请求接收模块，被配置为执行：当校验通过时，接收对所述报告配置信息的报告生成请求；所述报告模板获取模块还被配置为执行：基于所述报告生成请求获取与所述报告配置信息对应的报告属性信息和报告指标信息，以得到对应的报告模板。
在一示例性实施例中，所述报告属性信息包括所述报告的推送时刻和推送地址；所述装置还包括报告推送模块，所述报告模板获取模块还被配置为执行：当所述报告的推送时刻到达时，获取与所述推送时刻匹配的报告属性信息和报告指标信息，得到对应的报告模板；所述报告推送模块被配置为执行：向所述推送地址推送所述报告。
在一示例性实施例中，所述报告属性信息中还包括所述报告的推送时间周期；所述装置还包括推送时刻更新模块，被配置为执行：向所述推送地址推送所述报告之后，根据所述报告的推送时间周期，更新所述报告的推送时刻。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图7是根据一示例性实施例示出的一种用于报告生成的电子设备Z00的框图。例如，电子设备Z00可以是移动电话、计算机、数字广播终端、消息收发设备、游戏控制台、平板设备、医疗设备、健身设备、个人数字助理等。
参照图7，电子设备Z00可以包括以下一个或多个组件：处理组件Z02、存储器Z04、电源组件Z06、多媒体组件Z08、音频组件Z10、输入/输出(I/O)的接口Z12、传感器组件Z14以及通信组件Z16。
处理组件Z02通常控制电子设备Z00的整体操作，诸如与显示、电话呼叫、数据通信、相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件Z02可以包括一个或多个处理器Z20来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件Z02可以包括一个或多个模块，便于处理组件Z02和其他组件之间的交互。例如，处理组件Z02可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件Z08和处理组件Z02之间的交互。
存储器Z04被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备Z00的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备Z00上操作的任何应用程序或方法的指令、联系人数据、电话簿数据、消息、图片、视频等。存储器Z04可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、可编程只读存储器(PROM)、只读存储器(ROM)、磁存储器、快闪存储器、磁盘、光盘或石墨烯存储器。
电源组件Z06为电子设备Z00的各种组件提供电力。电源组件Z06可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备Z00生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件Z08包括在所述电子设备Z00和用户之间的提供输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件Z08包括前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备Z00处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件Z10被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件Z10包括麦克风(MIC)，当电子设备Z00处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器Z04或经由通信组件Z16发送。在一些实施例中，音频组件Z10还包括扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口Z12为处理组件Z02和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件Z14包括一个或多个传感器，用于为电子设备Z00提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件Z14可以检测到电子设备Z00的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备Z00的显示器和小键盘，传感器组件Z14还可以检测电子设备Z00或电子设备Z00组件的位置改变，用户与电子设备Z00接触的存在或不存在，设备Z00方位或加速/减速和电子设备Z00的温度变化。传感器组件Z14可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件Z14还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件Z14还可以包括加速度传感器、陀螺仪传感器、磁传感器、压力传感器或温度传感器。
通信组件Z16被配置为便于电子设备Z00和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备Z00可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，运营商网络(如2G、3G、4G或5G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件Z16经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件Z16还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，电子设备Z00可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器Z04，上述指令可由电子设备Z00的处理器Z20执行以完成上述方法。例如，计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
在示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中包括指令，上述指令可由电子设备Z00的处理器Z20执行以完成上述方法。
需要说明的，上述的装置、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品等根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种报告生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取报告模板，所述报告模板包括报告属性信息和报告指标信息；
根据所述报告指标信息查询并计算所述报告指标信息对应的量化指标；
根据所述报告属性信息将所述量化指标填充到报告模板中，以生成报告。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述报告指标信息查询并计算所述报告指标信息对应的量化指标，包括：
对所述报告指标信息进行第一转换处理，得到所述报告指标信息对应的结构化查询语句；
对所述结构化查询语句进行第二转换处理，得到所述报告指标信息对应的分布式搜索语句；
采用所述分布式搜索语句进行搜索，得到所述报告指标信息对应的搜索结果；
根据所述搜索结果计算得到所述报告指标信息对应的量化指标。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取报告模板之前，所述方法还包括：
获取基于自然语言定义的报告配置信息；
将所述报告配置信息转换为对应的报告属性信息和报告指标信息进行存储，所述报告属性信息和报告指标信息具有与所述报告配置信息对应的报告标识。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取报告模板，包括：
获取待生成报告的报告标识，确定与所述待生成报告的报告标识匹配的报告属性信息和报告指标信息，得到对应的报告模板。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述报告配置信息中包括至少一项配置内容；所述将所述报告配置信息转换为对应的报告属性信息和报告指标信息进行存储，包括：
对所述报告配置信息中至少一项配置内容进行校验；
当校验通过时，从所述报告配置信息中提取预设的第一配置内容作为报告属性信息，以及从所述报告配置信息中提取预设的第二配置内容作为报告指标信息，并为所述报告属性信息和报告指标信息分配对应的报告标识；
存储所述报告属性信息和报告指标信息。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述报告配置信息中至少一项配置内容进行校验之后，所述方法还包括：
当校验通过时，接收对所述报告配置信息的报告生成请求；
所述获取报告模板，包括：
基于所述报告生成请求获取与所述报告配置信息对应的报告属性信息和报告指标信息，以得到对应的报告模板。
7.一种报告生成装置，其特征在于，包括：
报告模板获取模块，被配置为执行获取报告模板，所述报告模板包括报告属性信息和报告指标信息；
指标计算模块，被配置为执行根据所述报告指标信息查询并计算所述报告指标信息对应的量化指标；
报告生成模块，被配置为执行根据所述报告属性信息将所述量化指标填充到报告模板中，以生成报告。
8.一种计算机设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至6中任一项所述的报告生成方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由计算机设备的处理器执行时，使得所述计算机设备能够执行如权利要求1至6中任一项所述的报告生成方法。
10.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中包括指令，其特征在于，所述指令被计算机设备的处理器执行时，使得所述计算机设备能够执行如权利要求1至6任一项所述的报告生成方法。
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