CN117008908A - 一种业务规则处理方法、装置、存储介质及设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种业务规则处理方法、装置、存储介质及设备，该方法中，当用户配置目标业务规则时，规则引擎获取前端转换的JSON文件，将其中的规则JSON源码转换成Python脚本，再将其中的决策流JSON源码转换成Python逻辑，根据该Python逻辑将相应的Python脚本合并到目标脚本中，并对该目标脚本进行保存，这样，在相应接口被调用时，规则引擎反射运行目标脚本，并返回结果。如此，通过反射运行基于Python语言的脚本的方式，有效提升解析效率，且随着决策流复杂度的提高，提升幅度更为明显，因而能够满足复杂场景中的业务要求。

Description

一种业务规则处理方法、装置、存储介质及设备

技术领域

本申请涉及金融科技及规则处理技术领域，具体而言，涉及一种业务规则处理方法、装置、存储介质及设备。

背景技术

在金融科技场景中，业务规则经常变化，系统需依据业务的变化，实现快速、低成本的迭代更新，因此，开发者在系统中嵌入规则引擎，实现将业务决策从应用程序代码中分离出来。规则引擎可以接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。目前，银行及其他金融机构所采用的规则引擎的主要结构为规则组件结合决策流的形式，逻辑规则配置在规则组件中，所有规则组件的业务逻辑再由决策流串联或并联在一起。由于这些规则引擎一般是通过解析JSON或XML进而实现决策流解析的，因此，当业务规则涉及的规则组件较多，或者大量决策流相互嵌套时，解析效率较低，难以满足复杂场景中的业务要求。

发明内容

本申请的目的在于提供一种业务规则处理方法、装置、存储介质及设备，旨在解决相关技术中存在的现有的规则引擎在解析复杂场景中的业务规则时，效率较低，难以满足业务要求的问题。

第一方面，本申请提供的一种业务规则处理方法，应用于规则引擎，包括：

获取基于用户配置的目标业务规则转换得到的JSON文件，所述JSON文件包括规则JSON源码和决策流JSON源码；

将所述规则JSON源码转换成Python脚本，将所述决策流JSON源码转换成Python逻辑，根据所述Python逻辑将所有Python脚本合并到目标脚本中，并保存所述目标脚本；

当针对所述目标业务规则生成的接口被调用时，反射所述目标脚本进行规则逻辑运行，并返回结果。

在上述实现过程中，当用户配置目标业务规则时，规则引擎获取前端转换的JSON文件，将其中的规则JSON源码转换成Python脚本，再将其中的决策流JSON源码转换成Python逻辑，根据该Python逻辑将相应的Python脚本合并到目标脚本中，并对该目标脚本进行保存，这样，在相应接口被调用时，规则引擎反射运行目标脚本，并返回结果。如此，通过反射运行基于Python语言的脚本的方式，有效提升解析效率，且随着决策流复杂度的提高，提升幅度更为明显，因而能够满足复杂场景中的业务要求。

进一步地，在一些实施例中，所述目标脚本是基于编译器对所述JSON文件进行转换而得到的；所述编译器包括预设的函数模板，所述预设的函数模板中设置有多个Python函数，所述Python函数是基于所述规则引擎包含的规则组件的规则类型而设置的。

在上述实现过程中，在规则引擎中增设一个编译器，由该编译器自动将前端传入的JSON文件转换成Python代码并整合成目标脚本，该编译器的自动编译功能可以基于针对规则引擎包含的规则组件的规则类型，预先设置的Python函数来实现，如此，提高对业务规则处理的效率。

进一步地，在一些实施例中，所述将所述规则JSON源码转换成Python脚本，包括：

将所述规则JSON源码解析成Python代码；

从解析出的Python代码中提取出目标字符串；

将所述目标字符串拼接到所述预设的函数模板，得到Python脚本。

在上述实现过程中，提供一种快速实现将以JSON格式表示的规则组件逻辑转换成Python脚本的具体方式。

进一步地，在一些实施例中，所述目标字符串是用于指示身份信息、金额类型、金额数值、时间、评分的字符串。

在上述实现过程中，通过提取上述目标字符串并拼接到预设的函数模板，可以得到精准还原金融科技场景中的业务规则的Python脚本。

进一步地，在一些实施例中，所述保存所述目标脚本，包括：

将所述目标脚本保存至存储设备的指定位置，并记录路径到数据库。

在上述实现过程中，将生成的目标脚本保存在存储设备的指定位置处，并将这一指定位置的路径记录到数据库中，这样，不会增加系统的存储负担。

进一步地，在一些实施例中，所述反射所述目标脚本进行规则逻辑运行，包括：

从所述数据库中获取所述目标脚本的路径，基于所述路径获取所述目标脚本后，对所述目标脚本进行反射处理，得到规则逻辑，再运行所述规则逻辑。

在上述实现过程中，当接口被调用时，基于数据库记录的路径获取到该目标脚本，进而直接反射该目标脚本进行规则逻辑运行返回结果，如此，提高系统的可靠性和处理效率。

进一步地，在一些实施例中，所述方法还包括：

在用户对所述目标业务规则进行更改时，获取基于更改内容转换得到的目标JSON文件；

对所述目标JSON文件进行解析，基于解析结果对所述目标脚本进行修改。

在上述实现过程中，针对用户更改业务规则的场景，规则引擎不用重新生成Python脚本，而是基于基于更改内容修改目标脚本，从而提高处理效率。

第二方面，本申请提供的一种业务规则处理装置，应用于规则引擎，所述装置包括：

获取模块，用于获取基于用户配置的目标业务规则转换得到的JSON文件，所述JSON文件包括规则JSON源码和决策流JSON源码；

转换模块，用于将所述规则JSON源码转换成Python脚本，将所述决策流JSON源码转换成Python逻辑，根据所述Python逻辑将所有Python脚本合并到目标脚本中，并保存所述目标脚本；

反射模块，用于当针对所述目标业务规则生成的接口被调用时，反射所述目标脚本进行规则逻辑运行，并返回结果。

第三方面，本申请提供的一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述的方法的步骤。

第四方面，本申请提供的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面任一项所述的方法。

第五方面，本申请实施例提供的一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面任一项所述的方法。

本申请公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本申请公开的上述技术即可得知。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的一种业务规则处理方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种规则引擎超复杂场景性能提升方案的工作流程的示意图；

图3为本申请实施例提供的一种业务规则处理装置的框图；

图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

如背景技术记载，相关技术中存在着现有的规则引擎在解析复杂场景中的业务规则时，效率较低，难以满足业务要求的问题。基于此，本申请实施例提供一种业务规则处理方案，以解决上述问题。

接下来对本申请实施例进行介绍：

如图1所示，图1是本申请实施例提供的一种业务规则处理方法的流程图，所述方法应用于规则引擎。这里的规则引擎可以是一种嵌入在信用卡管理系统、金融借贷管理系统等业务系统中的组件。该规则引擎可以包括多种类型的规则组件，供用户编辑各个场景的业务规则，并且，在用户将选择的规则组件对应的规则拖入决策流进行整合后，规则引擎生成接口，供业务人员调用使用。

所述方法包括：

在步骤101、获取基于用户配置的目标业务规则转换得到的JSON文件，所述JSON文件包括规则JSON源码和决策流JSON源码；

本步骤中提到的目标业务规则是用户在系统前端提供的可视化界面中配置的业务规则，该目标业务规则与系统的功能是相对应的，例如，在权益系统中，该目标业务规则可以是用于指示用户获取指定权益时需要满足的条件的规则；在金融借贷管理系统中，该目标业务规则可以是指示根据贷款客户的资料输出相应客户的贷款风险分值的评分模型的规则。

用户在配置目标业务规则时，系统前端会将该目标业务规则转换为JSON文件并传入后端。此时的JSON文件包括规则JSON源码和决策流JSON源码，即以JSON格式表示的规则组件逻辑和决策流逻辑。本实施例方案中，规则引擎获取该JSON文件，对其进行处理，以提升后续解析效率。

在步骤102、将所述规则JSON源码转换成Python脚本，将所述决策流JSON源码转换成Python逻辑，根据所述Python逻辑将所有Python脚本合并到目标脚本中，并保存所述目标脚本；

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由于Python语言的语法简洁易懂，而且有丰富的第三方工具库，因此，将JSON文件转换成基于Python语言的目标脚本，可以提升后续的解析效率。

在一些实施例中，本步骤中提到的目标脚本可以是基于编译器对所述JSON文件进行转换而得到的；所述编译器包括预设的函数模板，所述预设的函数模板中设置有多个Python函数，所述Python函数是基于所述规则引擎包含的规则组件的规则类型而设置的。也就是说，在实现时，可以在规则引擎中增设一个编译器，由该编译器自动将前端传入的JSON文件转换成Python代码并整合成目标脚本，该编译器的自动编译功能可以基于预先设置的函数模板来实现，即针对规则引擎包含的规则组件的规则类型，用Python构建一些常用函数，如数据类型强制转换函数、判断空值函数等，以此形成函数模板，这样在对JSON文件进行转换时，可以直接利用函数模板中的函数，快速得到基于Python的目标脚本。如此，可以提高对业务规则处理的效率。

进一步地，在一些实施例中，本步骤中提到的将所述规则JSON源码转换成Python脚本可以包括：对所述规则JSON源码解析成Python代码；从解析出的Python代码中提取出目标字符串；将所述目标字符串拼接到所述预设的函数模板，得到Python脚本。也就是说，在生成目标脚本时，规则引擎可以递归JSON文件中的规则JSON源码，根据特定规律将其解析成Python代码，并从解析出的Python代码中提取出所需的字符串，进而通过替换、填充等方式，将提取出的字符串拼接到预设函数模板中，从而得到Python脚本。如此，快速实现将以JSON格式表示的规则组件逻辑转换成Python脚本。

可选地，前面提到的目标字符串可以是用于指示身份信息、金额类型、金额数值、时间、评分的字符串。在金融科技场景中，规则引擎所处理的业务规则主要与客户身份、金额、时间、评分这些因素相关联，例如，金融借贷管理系统的管理员所配置的一个业务规则可以是分别根据贷款客户的身份等级、月消费总额、历史贷款金额、历史还款日期等，得到身份评分、交易能力分类评分、信用分类评分等，进而综合这些评分，得到该贷款客户的贷款风险总评分，则相应地，通过提取上述目标字符串并拼接到预设的函数模板，可以得到精准还原该业务规则的Python脚本。其中，该身份信息可以包括银行卡号、客户账号、客户姓名、客户等级等的至少一种。当然，在其他实施例中，该目标字符串可以包括其他类型的数据。

在递归规则JSON源码，得到各个Python脚本后，规则引擎可以递归决策流JSON源码，将决策流规则转换为Python逻辑，将各个Python脚本再次拼接在一起，这样，决策流对应的Python脚本会被合并到一个脚本里，为后续运行加速提供支持。

另外，在一些实施例中，本步骤中提到的保存所述目标脚本可以包括：将所述目标脚本保存至存储设备的指定位置，并记录路径到数据库。也就是说，规则引擎在将JSON文件转换成目标脚本后，可以将该目标脚本保存在存储设备的指定位置处，并将这一指定位置的路径记录到数据库中，这样，不会增加系统的存储负担。其中，该存储设备可以是系统所在设备的硬盘，也可以是云服务器或者系统所在设备的外接存储设备等。

在步骤103、当针对所述目标业务规则生成的接口被调用时，反射所述目标脚本进行规则逻辑运行，并返回结果。

在用户配置目标业务规则时，规则引擎会生成针对该目标业务规则的接口，生成的接口可以直接被调用。在本实施例方案中，当业务人员或者外部系统调用该接口时，规则引擎可以反射目标脚本进行规则逻辑运行，并返回结果。在Python中，函数提供反射机制，该反射是指通过字符串的方式获取对象，然后执行对象的属性或方法，相较于以往先解析决策流找到规则组件顺序再解析单个规则组件逻辑的方式，这一反射运行Python脚本的方式可以有效提升解析效率，而且随着决策流复杂度的提高，效率提升的幅度更为明显，如此，有利于提高生产效率。

在一些实施例中，本步骤中提到的反射所述目标脚本进行规则逻辑运行可以包括：从所述数据库中获取所述目标脚本的路径，基于所述路径获取所述目标脚本后，对所述目标脚本进行反射处理，得到规则逻辑，再运行所述规则逻辑。也就是说，在将目标脚本保存在指定位置并记录路径到数据库后，当接口被调用时，规则引擎可以基于数据库记录的路径获取到该目标脚本，进而直接反射该目标脚本进行规则逻辑运行返回结果，如此，即便系统生成的接口数量较大，规则引擎仍然可以获取到准确到的脚本进行反射运行，如此，提高系统的可靠性和处理效率。

还有，在一些实施例中，上述方法还可以包括：在用户对所述目标业务规则进行更改时，获取基于更改内容转换得到的目标JSON文件；对所述目标JSON文件进行解析，基于解析结果对所述目标脚本进行修改。也就是说，在用户对原先已配置的业务规则进行更改，如修改部分数值的情况下，规则引擎可以不用重新生成Python脚本，而是在前端基于更改内容生成目标JSON文件并传入后端时，规则引擎解析该目标JSON文件，得到更改后的字符串，以此对保存的目标脚本中的相应字符串进行替换，从而得到修改后的目标脚本。如此，针对用户更改业务规则的场景，提高处理效率。

本申请实施例，当用户配置目标业务规则时，规则引擎获取前端转换到的JSON文件，将其中的规则JSON源码转换成Python脚本，再将其中的决策流JSON源码转换成Python逻辑，根据该Python逻辑将相应的Python脚本合并到目标脚本中，并对该目标脚本进行保存，这样，在相应接口被调用时，规则引擎反射运行目标脚本，并返回结果。如此，通过反射运行基于Python语言的脚本的方式，有效提升解析效率，且随着决策流复杂度的提高，提升幅度更为明显，因而能够满足复杂场景中的业务要求。

为了对本申请的方案做更为详细的说明，接下来介绍一具体实施例：

本实施例涉及金融科技领域中的规则引擎实现决策流解析的场景。以金融借贷管理系统为例，该系统中，当接口调用的时候，原先的规则引擎首先解析决策流，找到规则组件顺序，再解析单个规则组件的逻辑。这样，当决策流复杂度提高时，解析效率在实时调用的时候就会凸显缓慢。基于此，本实施例提供一种规则引擎超复杂场景性能提升方案，以解决上述问题。

本实施例方案应用于规则引擎，其工作流程如图2所示，包括：

S201、用Python构建常用函数，比如强制、判空等，为后续脚本拼接使用做铺垫；

S202、将构建的Python函数以字符串形式拼接在一起，得到函数模板；

S203、在用户配置业务规则时，获取前端传入的JSON文件，该JSON文件包括指示规则组件逻辑的规则JSON源码，以及指示规则组件顺序的决策流JSON源码；

S204、递归规则JSON源码，将规则JSON源码转换成Python代码，从该Python代码中提取目标字符串，并拼接到函数模板中，得到Python规则脚本；

S205、递归决策流JSON源码，将决策流规则转换为Python逻辑，基于该Python逻辑将S204解析出的Python规则脚本再次拼接在一起，得到目标Python脚本；

S206、将目标Python脚本保存在硬盘并记录路径到数据库；

S207、当相应接口被调用时，基于数据库记录的路径获取到目标Python脚本，直接反射运行该目标Python脚本，返回结果。

本实施例方案，以Python脚本语言为依托，将规则组件和决策流JSON分步编译成Python的形式并整合在一个python脚本里，进而将原先解析决策流找到规则组件顺序再解析单个规则组件逻辑的方式，变更为反射运行Python脚本的方式，从而有效提升解析效率，而且随着决策流复杂度的提高，解析效率的提升效率更为明显，在一个实际测试的场景中，针对100个规则组件，多步并行和串行共存的决策流解析，原本的方案需要18秒调用时间，而采用本实施例方案后，调用时间缩短到250到500毫秒。

与前述方法的实施例相对应，本申请还提供业务规则处理装置及其应用的终端的实施例：

如图3所示，图3是本申请实施例提供的一种业务规则处理装置的框图，所述装置应用于规则引擎，所述装置包括：

获取模块31，用于获取基于用户配置的目标业务规则转换得到的JSON文件，所述JSON文件包括规则JSON源码和决策流JSON源码；

转换模块32，用于将所述规则JSON源码转换成Python脚本，将所述决策流JSON源码转换成Python逻辑，根据所述Python逻辑将所有Python脚本合并到目标脚本中，并保存所述目标脚本；

反射模块33，用于当针对所述目标业务规则生成的接口被调用时，反射所述目标脚本进行规则逻辑运行，并返回结果。

在一些实施例中，上述目标脚本是基于编译器对所述JSON文件进行转换而得到的；所述编译器包括预设的函数模板，所述预设的函数模板中设置有多个Python函数，所述Python函数是基于所述规则引擎包含的规则组件的规则类型而设置的。

在一些实施例中，上述转换模块32包括规则转换子模块，所述规则转换子模块具体用于：

将所述规则JSON源码解析成Python代码；

从解析出的Python代码中提取出目标字符串；

将所述目标字符串拼接到所述预设的函数模板，得到Python脚本。

在一些实施例中，上述目标字符串是用于指示身份信息、金额类型、金额数值、时间、评分的字符串。

在一些实施例中，上述转换模块32包括保存子模块，所述保存子模块具体用于：

将所述目标脚本保存至存储设备的指定位置，并记录路径到数据库。

在一些实施例中，上述反射模块33包括获取子模块，所述获取子模块具体用于：

从所述数据库中获取所述目标脚本的路径，基于所述路径获取所述目标脚本后，对所述目标脚本进行反射处理，得到规则逻辑，再运行所述规则逻辑。

在一些实施例中，上述获取模块31还用于：在用户对所述目标业务规则进行更改时，获取基于更改内容转换得到的目标JSON文件；

上述装置还包括：

修改模块，用于对所述目标JSON文件进行解析，基于解析结果对所述目标脚本进行修改。

上述装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

本申请还提供一种电子设备，请参见图4，图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。电子设备可以包括处理器410、通信接口420、存储器430和至少一个通信总线440。其中，通信总线440用于实现这些组件直接的连接通信。其中，本申请实施例中电子设备的通信接口420用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。处理器410可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。

上述的处理器410可以是通用处理器，包括中央处理器(CPU，Central ProcessingUnit)、网络处理器(NP，Network Processor)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器410也可以是任何常规的处理器等。

存储器430可以是，但不限于，随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，只读存储器(ROM，Read Only Memory)，可编程只读存储器(PROM，Programmable Read-OnlyMemory)，可擦除只读存储器(EPROM，Erasable Programmable Read-Only Memory)，电可擦除只读存储器(EEPROM，Electric Erasable Programmable Read-Only Memory)等。存储器430中存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器410执行时，电子设备可以执行上述图1方法实施例涉及的各个步骤。

可选地，电子设备还可以包括存储控制器、输入输出单元。

所述存储器430、存储控制器、处理器410、外设接口、输入输出单元各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通信总线440实现电性连接。所述处理器410用于执行存储器430中存储的可执行模块，例如电子设备包括的软件功能模块或计算机程序。

输入输出单元用于提供给用户创建任务以及为该任务创建启动可选时段或预设执行时间以实现用户与服务器的交互。所述输入输出单元可以是，但不限于，鼠标和键盘等。

可以理解，图4所示的结构仅为示意，所述电子设备还可包括比图4中所示更多或者更少的组件，或者具有与图4所示不同的配置。图4中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

本申请实施例还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，所述计算机程序被处理器执行时实现方法实施例所述的方法，为避免重复，此处不再赘述。

本申请还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行方法实施例所述的方法。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、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，所述模块、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方式中，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，两个连续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，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动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。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种业务规则处理方法，其特征在于，应用于规则引擎，包括：

获取基于用户配置的目标业务规则转换得到的JSON文件，所述JSON文件包括规则JSON源码和决策流JSON源码；

将所述规则JSON源码转换成Python脚本，将所述决策流JSON源码转换成Python逻辑，根据所述Python逻辑将所有Python脚本合并到目标脚本中，并保存所述目标脚本；

当针对所述目标业务规则生成的接口被调用时，反射所述目标脚本进行规则逻辑运行，并返回结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标脚本是基于编译器对所述JSON文件进行转换而得到的；所述编译器包括预设的函数模板，所述预设的函数模板中设置有多个Python函数，所述Python函数是基于所述规则引擎包含的规则组件的规则类型而设置的。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述规则JSON源码转换成Python脚本，包括：

将所述规则JSON源码解析成Python代码；

从解析出的Python代码中提取出目标字符串；

将所述目标字符串拼接到所述预设的函数模板，得到Python脚本。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标字符串是用于指示身份信息、金额类型、金额数值、时间、评分的字符串。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述保存所述目标脚本，包括：

将所述目标脚本保存至存储设备的指定位置，并记录路径到数据库。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述反射所述目标脚本进行规则逻辑运行，包括：

从所述数据库中获取所述目标脚本的路径，基于所述路径获取所述目标脚本后，对所述目标脚本进行反射处理，得到规则逻辑，再运行所述规则逻辑。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在用户对所述目标业务规则进行更改时，获取基于更改内容转换得到的目标JSON文件；

对所述目标JSON文件进行解析，基于解析结果对所述目标脚本进行修改。

8.一种业务规则处理装置，其特征在于，应用于规则引擎，所述装置包括：

获取模块，用于获取基于用户配置的目标业务规则转换得到的JSON文件，所述JSON文件包括规则JSON源码和决策流JSON源码；

转换模块，用于将所述规则JSON源码转换成Python脚本，将所述决策流JSON源码转换成Python逻辑，根据所述Python逻辑将所有Python脚本合并到目标脚本中，并保存所述目标脚本；

反射模块，用于当针对所述目标业务规则生成的接口被调用时，反射所述目标脚本进行规则逻辑运行，并返回结果。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。