CN116302294A - 一种界面化自动识别组件属性的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种界面化自动识别组件属性的方法及系统，包括输入模块、服务器、前端，所述服务器包括组件识别神经网络模型模块和数据输出模块，服务器接收到待识别组件文件后通过组件识别神经网络模型去执行代码分析，通过技术栈/框架识别到属性/事件，并根据属性/事件进一步识别属性扩展化数据，进而得到属性/事件相应的数据；将识别到的属性/事件相应的数据按所定义的数据结构输出；服务器将所输出的数据返回到前端，前端在收到数据后结合数据结构将组件渲染并将组件属性以可视化方式呈现。本发明不仅减少开发人员去构造数据并对接的时间，而且能够提高所使用的组件属性的健壮性。

Description

一种界面化自动识别组件属性的方法及系统
技术领域
本发明涉及一种界面化自动识别组件属性的方法及系统，属于组件识别技术领域。
背景技术
现有的界面化自动识别为图片识别技术，如图1所示为，图片转为网页代码方法，通过添加图片，分析图片并以HTML标签代码输出，其所针对的是将图片如何转换成网页代码，可运用人工智能不断学习去分析图片如何转换成不同的标签内容，从而进一步输出为一个网页代码。
但对于技术栈组件来说，上述图片转网页代码方法确不适用。
发明内容
发明目的：为了能够提取出技术栈组件的数据化内容，本发明提供一种界面化自动识别组件属性的方法及系统。
技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种界面化自动识别组件属性的方法，包括以下步骤：
步骤1，将待识别组件文件上传。
步骤2，服务器接收到待识别组件文件后通过组件识别神经网络模型去执行代码分析，通过技术栈/框架识别到属性/事件，并根据属性/事件进一步识别属性扩展化数据，进而得到属性/事件相应的数据。
步骤3，将识别到的属性/事件相应的数据按所定义的数据结构输出。
步骤4，服务器将所输出的数据返回到前端，前端在收到数据后结合数据结构将组件渲染并将组件属性以可视化方式呈现。
优选的：组件识别神经网络模型用于训练分析不同组件代码数据样本，首先解析文件流，提取代码数据识别是否为有效的已编译组件文件，并识别出所属框架。基于所属框架进一步对代码数据分析，提炼出组件的属性和事件，结合属性和事件再对代码数据分析数据类型、语义、可选值以及限制边界，从而获取到属性及事件相应的数据内容。
优选的：前端首先接收到服务器返回的所输出的数据，将所输出的数据中的属性数据以树形表格的形式呈现，将所输出的数据中的事件以列表表格的形式呈现便于直观查看，并依托于所输出的数据将属性和事件转换为可视化配置面板供实时应用查看组件渲染效果。同时以沙箱的方式异步渲染组件并展示。
优选的：属性/事件相应的数据包括数据类型、语义、可选值、限制边界。
一种界面化自动识别组件属性的系统，采用上述界面化自动识别组件属性的方法，包括输入模块、服务器、前端，所述服务器包括组件识别神经网络模型模块和数据输出模块，其中：
所述输入模块用于将待识别组件文件上传。
所述组件识别神经网络模型模块用于对待识别组件文件进行代码分析，通过技术栈/框架识别到属性/事件，并根据属性/事件进一步识别属性扩展化数据，进而得到属性/事件相应的数据。
所述数据输出模块用于将识别到的属性/事件相应的数据按所定义的数据结构输出给前端。
所述前端用于在收到数据后结合数据结构将组件渲染并将组件属性以可视化方式呈现。
优选的：所述组件识别神经网络模型模块用于训练分析不同组件代码数据样本，首先解析文件流，提取代码数据识别是否为有效的已编译组件文件，并识别出所属框架。基于所属框架进一步对代码数据分析，提炼出组件的属性和事件，结合属性和事件再对代码数据分析数据类型、语义、可选值以及限制边界，从而获取到属性及事件相应的数据内容。
优选的：前端首先接收到服务器返回的所输出的数据，将所输出的数据中的属性数据以树形表格的形式呈现，将所输出的数据中的事件以列表表格的形式呈现便于直观查看，并依托于所输出的数据将属性和事件转换为可视化配置面板供实时应用查看组件渲染效果。同时以沙箱的方式异步渲染组件并展示。
本发明相比现有技术，具有以下有益效果：
1. 本发明通过机器学习跨技术栈组件，有效的减少开发人员对技术栈的学习成本和维护成本。
2. 通过自动识别组件属性，可以将开发人员所开发的组件分析出精准的数据，并将这些数据对接到其他相关系统，如组件化搭建平台等。从而减少开发人员去构造数据并对接的时间。
3. 在使用本发明所得到的属性数据，可以行之有效的了解到该组件的安全边界，从而在使用中可以预判一些可发生的问题，提高所使用的健壮性。
附图说明
图1为现有技术中图片转为网页代码方法。
图2为本发明的流程图。
图3为组件识别神经网络模型示意图。
图4为组件识别神经网络模型识别流程图。
图5为界面化展示流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
一种界面化自动识别组件属性的方法，如图2-5所示，包括以下步骤：
步骤1，将待识别组件文件上传。
提供一个界面化上传入口，可以上传任意组件文件(*.js)，然后将组件文件上传至服务器。
步骤2，如图3、4所示，服务器接收到待识别组件文件后通过组件识别神经网络模型去执行代码分析，通过技术栈/框架识别到属性/事件，并根据属性/事件进一步识别属性扩展化数据，进而得到属性/事件相应的数据。属性/事件相应的数据包括数据类型、语义、可选值、限制边界。
组件识别神经网络模型用于训练分析不同组件代码数据样本，首先解析文件流，提取代码数据识别是否为有效的已编译组件文件，并识别出所属框架。基于所属框架进一步对代码数据分析，提炼出组件的属性和事件，结合属性和事件再对代码数据分析数据类型、语义、可选值以及限制边界，从而获取到属性及事件相应的数据内容。
首先识别框架，将代码文件解析，并结合框架(vue/react/angular)的各个特性和关键字去匹配所属框架。其次识别属性和事件，根据识别的框架不同，识别属性和事件的方式也有差异。以vue举例，反编译代码文件，将代码文件转化为vue组件实例结构，并将其属性和事件对象提取出。再逐个带入代码内部，通过查找使用位置的上下文，结合属性在上下文的使用方式判断数据类型和可选值以及限制边界。再根据上下文、注释、命名等分析其语义(属性或事件的意义描述)。
首先用pytorch组建一个神经网络模型（含有基础的数据集），基于此模型训练分析不同组件代码数据样本，从而达到对于新的组件代码数据分析上表现出色。模型训练完成后提供接口给服务器调用，服务器在获取到待分析的组件代码文件后，将代码文件通过该接口传输，告知其开始分析。
接收到组件代码文件后，首先解析文件流，提取代码数据识别是否为有效的已编译组件文件，并识别出所属框架（vue/react/angular）。基于所属框架进一步对代码数据分析，提炼出组件的属性和事件，结合属性和事件再对代码数据分析其出现场景、数据类型、可选值以及限制边界等等，从而获取到属性及事件相应的数据内容（名称、语义说明、类型、可选值、预设值等等）。
神经网络模型使用pytorch库，基于torch.nn定义模型，将模型分为三部分，输入层、隐藏层（分为三个块，每个块中分为三层）、输出层。基于此结构以及torch.nn模块的方法，结合整理的数据集样本开始对其进行训练。输入层接收的文件初步分析，并将数据依据识别框架于不同的块中进一步分析，分析所得数据于输出层进行整合处理输出。
步骤3，将识别到的属性/事件相应的数据按所定义的数据结构输出。
数据结构示例：
{
"name": "componentName",
"fileUrl": "/file/component/test@1.0.0.js",
"framework": {
"type": "Vue",
"version": "2.6.10"
},
"props": {
"title": {
"name": "title",
"dataType": "String",
"defaultValue": "标题",
"description": "标题名称",
"options": [],
"childrenProps": {}
},
"listData": {
"name": "listData",
"dataType": "Array",
"defaultValue": [],
"description": "组件内列表数据",
"options": [],
"childrenProps": {
"name": {
"name": "name",
"dataType": "String",
"defaultValue": "名称",
"description": "列表项名称",
"options": [],
"childrenProps": {}
},
...
}
},
...
},
"events": {
"rowClick": {
"description": "行点击事件",
"params": [
{
"dataType": "Number",
"description": "点击行位置"
}
]
}
}
}
步骤4，如图5所示，服务器将所输出的数据返回到前端，前端在收到数据后结合数据结构将组件渲染并将组件属性以可视化方式呈现。
前端首先接收到服务器返回的所输出的数据，将所输出的数据中的属性数据以树形表格的形式呈现，将所输出的数据中的事件以列表表格的形式呈现便于直观查看，并依托于所输出的数据将属性和事件转换为可视化配置面板供实时应用查看组件渲染效果。同时以沙箱的方式异步渲染组件并展示。
一种界面化自动识别组件属性的系统，采用上述界面化自动识别组件属性的方法，包括输入模块、服务器、前端，所述服务器包括组件识别神经网络模型模块和数据输出模块，其中：
所述输入模块用于将待识别组件文件上传。
所述组件识别神经网络模型模块用于对待识别组件文件进行代码分析，通过技术栈/框架识别到属性/事件，并根据属性/事件进一步识别属性扩展化数据，进而得到属性/事件相应的数据。
所述组件识别神经网络模型模块用于训练分析不同组件代码数据样本，首先解析文件流，提取代码数据识别是否为有效的已编译组件文件，并识别出所属框架。基于所属框架进一步对代码数据分析，提炼出组件的属性和事件，结合属性和事件再对代码数据分析数据类型、语义、可选值以及限制边界，从而获取到属性及事件相应的数据内容。所述数据输出模块用于将识别到的属性/事件相应的数据按所定义的数据结构输出给前端。
所述前端用于在收到数据后结合数据结构将组件渲染并将组件属性以可视化方式呈现。
前端首先接收到服务器返回的所输出的数据，将所输出的数据中的属性数据以树形表格的形式呈现，将所输出的数据中的事件以列表表格的形式呈现便于直观查看，并依托于所输出的数据将属性和事件转换为可视化配置面板供实时应用查看组件渲染效果。同时以沙箱的方式异步渲染组件并展示。
本发明与图片转网页代码方法不同之处有：
1.业务方向不同，图片转网页代码方法是通过人工智能将图片转换成普通的HTML代码，而本发明是通过人工智能将技术栈组件深入挖掘并分析出其属性以及属性的使用方式。
2.技术实现不同，图片转网页代码方法是学习分析图片，依赖于所定义的模型去输出HTML代码，而本发明是学习分析技术栈组件，通过所定义的基础模型并不断的学习从而更有效的分析组件内部实现，提炼出数据化内容。
本发明通过自动识别组件属性有效的打通了组件开发同组件使用人员的信息屏障。本发明通过人工智能方式可以不断的自我学习，适配不同技术栈、不同版本的组件，减少迭代维护成本。本发明实现了跨技术栈的组件识别技术。本发明通过界面化、可视化的方式直观的呈现组件及其属性等数据，提高了易用性。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种界面化自动识别组件属性的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，将待识别组件文件上传；
步骤2，服务器接收到待识别组件文件后通过组件识别神经网络模型去执行代码分析，通过技术栈/框架识别到属性/事件，并根据属性/事件进一步识别属性扩展化数据，进而得到属性/事件相应的数据；
步骤3，将识别到的属性/事件相应的数据按所定义的数据结构输出；
步骤4，服务器将所输出的数据返回到前端，前端在收到数据后结合数据结构将组件渲染并将组件属性以可视化方式呈现。
2.根据权利要求1所述界面化自动识别组件属性的方法，其特征在于：组件识别神经网络模型用于训练分析不同组件代码数据样本，首先解析文件流，提取代码数据识别是否为有效的已编译组件文件，并识别出所属框架；基于所属框架进一步对代码数据分析，提炼出组件的属性和事件，结合属性和事件再对代码数据分析数据类型、语义、可选值以及限制边界，从而获取到属性及事件相应的数据内容。
3.根据权利要求2所述界面化自动识别组件属性的方法，其特征在于：前端首先接收到服务器返回的所输出的数据，将所输出的数据中的属性数据以树形表格的形式呈现，将所输出的数据中的事件以列表表格的形式呈现便于直观查看，并依托于所输出的数据将属性和事件转换为可视化配置面板供实时应用查看组件渲染效果；同时以沙箱的方式异步渲染组件并展示。
4.根据权利要求3所述界面化自动识别组件属性的方法，其特征在于：属性/事件相应的数据包括数据类型、语义、可选值、限制边界。
5.一种界面化自动识别组件属性的系统，其特征在于，采用权利要求1所述界面化自动识别组件属性的方法，包括输入模块、服务器、前端，所述服务器包括组件识别神经网络模型模块和数据输出模块，其中：
所述输入模块用于将待识别组件文件上传；
所述组件识别神经网络模型模块用于对待识别组件文件进行代码分析，通过技术栈/框架识别到属性/事件，并根据属性/事件进一步识别属性扩展化数据，进而得到属性/事件相应的数据；
所述数据输出模块用于将识别到的属性/事件相应的数据按所定义的数据结构输出给前端；
所述前端用于在收到数据后结合数据结构将组件渲染并将组件属性以可视化方式呈现。
6.根据权利要求5所述界面化自动识别组件属性的系统，其特征在于：所述组件识别神经网络模型模块用于训练分析不同组件代码数据样本，首先解析文件流，提取代码数据识别是否为有效的已编译组件文件，并识别出所属框架；基于所属框架进一步对代码数据分析，提炼出组件的属性和事件，结合属性和事件再对代码数据分析数据类型、语义、可选值以及限制边界，从而获取到属性及事件相应的数据内容。
7.根据权利要求5所述界面化自动识别组件属性的系统，其特征在于：前端首先接收到服务器返回的所输出的数据，将所输出的数据中的属性数据以树形表格的形式呈现，将所输出的数据中的事件以列表表格的形式呈现便于直观查看，并依托于所输出的数据将属性和事件转换为可视化配置面板供实时应用查看组件渲染效果；同时以沙箱的方式异步渲染组件并展示。
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