一种数据处理方法、系统、电子设备及可读存储介质与流程

1.本发明涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、系统、电子设备及可读存储介质。


背景技术：

2.在进行数据处理时，时常需要对数据进行解析来转换数据格式或是获取有价值的数据。但是数据体结构复杂，要针对每种数据结构开发单独的解析工具，工作量极大。而且由于获取得到的数据体总是很庞大，均进行数据解析对计算机的计算资源占用量很大，且解析速度慢，降低了数据处理效率。
3.当前，对于json格式的数据解析，系统会在运行过程中产生大量的json格式的运行数据，在分析这些数据来对系统进行监控或是操作时，常常需要对json格式的数据体进行解析，数据处理量很大，占用的计算资源也多；造成处理时间长的，处理效率低的缺陷。


技术实现要素：

4.本发明实施例的目的在于提供一种数据处理方法、系统、电子设备及可读存储介质，用以对数据体中的有效数据进行选择，以及对选择的有效数据进行解析，提高数据质量以及数据处理效率。
5.第一方面，本发明实施例提供了一种数据处理方法，所述方法包括获取输入数据，所述输入数据包括多个属性值，每一所述属性值包括属性的名称以及取值；根据配置文件的标记信息从所述输入数据中选择待解析数据，所述配置文件包括所述待解析数据的属性值的属性名称；以及将所述待解析数据输入解析模块进行解析，得到解析数据。
6.本发明实施例通过数据处理方法，配合数据处理系统，通过配置文件对输入数据中的待解析数据的属性值的属性名称进行标记，使得数据处理系统仅需要对经过配置文件标记后被选择出的待解析数据进行解析，减少了数据解析的体量，使得解析数据中仅包含用户需要的信息，提高了数据质量，减小了资源占用以及提高了整体的数据处理速度。
7.进一步的，所述待解析数据的属性值的属性名称选自所述输入数据的属性值的属性名称，所述配置文件还包括与所述输入数据的属性值的属性名称对应的标记位；其中，所述标记位配置为对所述属性值的属性名称进行标记，所述标记包括第一标记与第二标记，所述第一标记指示所述输入数据作为待解析数据，所述第二标记指示所述输入数据为不相关数据。
8.本发明实施例通过配置标记位以及不同的标记，使得输入数据的属性值均具有相应的标记信号，用于区分该属性值为待解析数据还是不相关数据。并且通过相应的标记信号实现了对待解析数据以及不相关数据的简便区分与查询，节省了数据处理的时间，提高了效率。
9.进一步的，在所述获取输入数据之前，所述方法还包括：将所述输入数据所有属性值的属性名称添加到所述配置文件；以及设置配置文件，将所述待解析数据的属性值的属
性名称的标记位设置为第一标记。
10.本发明实施例的数据处理方法中，通过将输入数据的属性值的属性名称添加到配置文件，为用户提供了待解析数据的选择范围，以及，通过对配置文件中属性值的属性名称进行相应标记，得到待解析数据的属性值的属性名称，使得数据处理系统可以根据配置文件找出待解析数据。
11.进一步的，所述根据配置文件的标记信息从所述输入数据中选择待解析数据，包括：获取配置文件中标记位设置为第一标记的属性名称；以及选择所述输入数据中所述属性名称对应的属性值，得到所述待解析数据。
12.本发明实施例的数据处理方法中，根据配置文件的标记信息找到对应的待解析数据，为后续的数据解析做好准备。
13.进一步的，所述输入数据具有多种数据格式；所述解析模块中包括用于解析相应数据格式的多种数据解析函数。
14.本发明实施例的数据处理方法中，根据待解析数据的数据格式，配置对应的解析函数，使得本发明能够对不同数据格式的待解析数据进行解析。
15.进一步的，所述将所述待解析数据输入解析模块进行解析，包括：根据所述待解析数据的数据格式在所述解析模块中选择对应的数据解析函数；以及应用所述数据解析函数对所述待解析数据进行解析。
16.本发明实施例的数据处理方法中，在将待解析数据从输入数据中选择出来之后，根据待解析数据的数据格式选择相应的解析函数对其进行数据及解析，得到解析数据。
17.进一步的，所述输入数据为json数据；所述解析数据包括根据待解析的json数据的属性值得到的对象或数组。
18.本发明实施例的数据处理方法，可以用于将大段的json数据体中的有效内容进行针对性解析。json数据的格式种类繁多，针对不同的格式开发单独的解析工具，工作量极大，本发明提供的数据处理系统的解析模块中对应于不同种类的json格式数据具有相应的解析函数，并且在对其进行解析之前会通过配置文件选择出待解析数据进行针对性解析，使得通过本发明的数据处理方法处理得到的json解析数据的数据质量高，有效信息密度高，便于存储或是对数据进行进一步利用等。
19.第二方面，本发明实施例提供了一种数据处理系统，所述数据处理系统包括数据获取模块，用于获取输入数据，并用于分析所述输入数据的数据格式以及所述输入数据包括的属性值；数据选择模块，用于根据配置文件的标记信息选择待解析数据，所述数据选择模块根据配置文件中所述待解析数据的属性值的属性名称的对应标记信息从所述输入数据中选择出所述待解析数据的属性值；解析模块，用于解析所述待解析数据，所述解析模块根据所述待解析数据的数据格式选择对应的解析函数进行数据解析，得到解析数据。
20.本发明实施例的数据处理系统，能够实现对输入数据的有效与无效分离以及解析，使得通过数据处理系统处理后最终得到的解析数据为有效数据，数据所包含的信息密度高，数据质量好。同时，本发明实施例中仅对待解析数据进行解析，而不用对全部的输入数据进行解析，减少了数据解析量，使得数据处理的整体速度变快。
21.第三方面，本发明实施例提供一种电子设备包括：处理器、存储器和总线，其中，所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理
器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行第一方面的方法步骤。
22.第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行第一方面的方法步骤。
23.本发明实施例中，引入配置文件实现了对有效数据的选择，选择好之后再对有效数据进行解析，提高了数据处理的整体效率，同时，得到的解析数据中仅包含被选中的有效数据的内容，在后续的再处理中，减少了计算资源和存储资源的浪费。
24.本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
25.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明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发明的某些实施例，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。
26.图1为本发明实施例提供的一种数据处理方法的第一种流程示意图；
27.图2为本发明实施例提供的一种数据处理方法的第二种流程示意图；
28.图3为本发明实施例提供的一种数据处理方法的第三种流程示意图；
29.图4为本发明实施例提供的一种对json数据的处理方法的流程示意图；
30.图5为本发明实施例提供的一种数据处理系统的结构示意图；以及
31.图6为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
32.图标：10-数据处理系统，12-数据获取模块，14-数据选择模块，16-解析模块；
33.20-电子设备，21-处理器，22-通信接口，23-存储器，24-通信总线。
具体实施方式
34.下面将结合本发明实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
35.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，在本技术的描述中，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。
36.应当说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例或者实施例中的技术特征可以进行结合。
37.本发明实施例提供一种数据处理的方法、系统、电子设备及可读存储介质，其中，数据处理方法应用于数据处理系统，该数据处理系统能对不同格式的数据进行解析。
38.第一方面，本发明提供一种数据处理方法。图1为本发明实施例提供的一种数据处
理方法的第一种流程示意图，如图1所示，该方法包括：
39.步骤s102：获取输入数据。
40.具体地，数据管理系统接收到输入数据，输入数据由字符串构成，这些字符串包括表示格式的字符以及表示内容的字符，表示格式的字符将表示内容的字符分隔开，用于表示属性值。输入整数中包括多个属性值，每一属性值包括属性名称以及取值。
41.步骤s104：根据配置文件的标记信息从所述输入数据中选择待解析数据。
42.具体地，配置文件中包括输入数据中的待解析数据的属性值名称，配置文件中还包括对待解析数据的标记信息，通过标记信息确定出输入数据中的待解析数据，利用待解析数据的属性值的属性名称从输入数据中找到待解析数据。
43.步骤s106：将所述待解析数据输入解析模块进行解析，得到解析数据。
44.具体地，可由数据处理系统中的解析模块，将选择出的待解析数据输入到解析模块之后，解析模块对待解析数据进行解析，最后得到解析数据。
45.本发明实施例通过数据处理方法，配合数据处理系统，通过配置文件对输入数据中的待解析数据的属性值的属性名称进行标记，使得数据处理系统仅需要对经过配置文件标记后被选择出的待解析数据进行解析，减少了数据解析的体量，使得解析数据中仅包含用户需要的信息，提高了数据质量，减小了资源占用以及提高了整体的数据处理速度。
46.进一步的，待解析数据的属性值的属性名称选自输入数据的属性值的属性名称，通过属性名称进行匹配，可以从输入数据中找出待解析数据，进而通过解析模块对待解析数据进行解析。
47.配置文件还包括与待解析数据的属性值的属性名称对应的标记位；其中，标记位配置为对属性值的属性名称进行标记，标记包括第一标记与第二标记，第一标记指示所述输入数据作为待解析数据，第二标记指示输入数据为不相关数据。配置文件中包括两个部分的信息，所有输入数据的属性值的属性名称，以及对应于该属性名称的标记位，该标记位用于对属性名称进行标记。在本发明实施例中，所述标记包括第一标记以及第二标记，用第一标记进行标记的属性名称，对应于输入数据的属性值中的待解析数据的属性值；用第二标记进行标记的属性名称，对应于输入数据的属性值中的不相关数据。
48.本发明实施例通过配置标记位以及不同的标记，使得输入数据的属性值均具有相应的标记信号，用于区分该属性值为待解析数据还是不相关数据。
49.进一步的，继续参见图1，在一个实施例中，本发明提供的数据处理方法在步骤s102之前还可包括:步骤s100和步骤s101。
50.步骤s100：将输入数据所有属性值的属性名称添加到配置文件。
51.具体地，在应用数据处理系统进行数据处理前，需要将所有输入数据可能包括的属性值的属性名称添加到配置文件中，具体添加方式可以为：配置相应的计算机程序根据输入数据所包括的属性值自动进行添加，例如多次将所有的输入数据进行解析，得到输入数据可能包括的属性值的属性名称，再将这些属性名称动态的加入到配置文件中；或者，若是输入数据的来源可知，可以根据输入数据的来源直接进行相应的添加。
52.步骤s101：设置配置文件，将待解析数据的属性值的属性名称的标记位设置为第一标记。
53.具体地，根据需要选择待解析数据，对配置文件中已有的属性名称，在其对应的标
记位对该属性名称进行标记，对于待解析数据的属性值的属性名称，将其标记位设置为第一标记，对于不相关数据的属性值的属性名称，将其标记位设置为第二标记。可选地，若是待解析数据的属性值的属性名称的标记位被设置为第一标记后，默认其他属性名称的标记位被设置为第二标记，或者相反，具体方法可根据待解析数据的属性名称的多少来进行选择。
54.本发明实施例的数据处理方法中，通过将输入数据的属性值的属性名称添加到配置文件，为用户提供了待解析数据的选择范围，以及，通过对配置文件中属性值的属性名称进行相应标记，得到待解析数据的属性值的属性名称，使得数据处理系统可以根据配置文件找出待解析数据。
55.进一步的，请参见图2，步骤s104根据配置文件的标记信息从输入数据中选择待解析数据，可具体包括步骤s103和步骤s105：
56.步骤s103：获取配置文件中标记位设置为第一标记的属性名称。
57.步骤s105：选择所述输入数据中所述属性名称对应的属性值，得到所述待解析数据。
58.具体地，在根据配置文件的标记信息从输入数据中选择待解析数据这个过程中，先获取配置文件中标记位设置为第一标记的属性名称，再根据这些设置为第一标记的属性名称找到输入数据中对应的属性值的，得到待解析数据。
59.本发明实施例的数据处理方法中，根据配置文件的标记信息找到对应的待解析数据，为后续的数据解析做好准备。
60.进一步的，输入数据具有多种数据格式，解析模块中包括用于解析相应数据格式的多种数据解析函数。
61.输入数据由表示格式的字符分隔为多种数据格式，对应于这些数据格式，在数据处理系统的解析模块中有多种用于解析的数据解析函数。对于不同格式的属性值，通过调用相应的解析函数可以得到对应的解析数据。
62.本发明实施例的数据处理方法中，根据待解析数据的数据格式，配置对应的解析函数，使得本发明能够对不同数据格式的待解析数据进行解析。
63.进一步的，请参见图3步骤s106中将待解析数据输入解析模块进行解析，可具体包括步骤s107以及步骤s108：
64.步骤s107：根据所述待解析数据的数据格式在所述解析模块中选择对应的数据解析函数。
65.步骤s108：应用所述数据解析函数对所述待解析数据进行解析。
66.具体地，在将待解析数据输入解析模块后，解析模块根据待解析数据的数据格式调用相应的解析函数对其进行解析，得到解析数据。
67.本发明实施例的数据处理方法中，在将待解析数据从输入数据中选择出来之后，根据待解析数据的数据格式选择相应的解析函数对其进行数据及解析，得到解析数据。
68.进一步的，输入数据可以为json数据；所述解析数据包括根据待解析的json数据的属性值得到的对象或数组。
69.json(javascript object notation，js对象标记)是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。任何支持的类型都可以通过json来表
示，例如字符串、数字、对象、数组等。但是对象和数组是比较特殊且常用的两种类型。
70.对象在json中是使用花括号包裹{}起来的内容，数据结构为{key1：value1,key2：value2,...}的键值对结构。在面向对象的语言中，key为对象的属性，value为对应的值。键名可以使用整数和字符串来表示。值的类型可以是任意类型。
71.数组在json中是方括号[]包裹起来的内容，数据结构为["java","javascript","vb",...]的索引结构。在json中，数组是一种比较特殊的数据类型，它也可以像对象那样使用键值对，但还是索引使用得多。同样，值的类型可以是任意类型。
[0072]
本发明实施例中，当输入数据为json格式时，json数据的键值对也就是属性值，其中键名为属性名称，键值为属性取值。数据处理系统的配置文件中包括待解析数据的键名以及相应的标记信息，根据标记信息找到对应的键值对，在将数据输入解析模块之后，再根据待解析数据也就是被标记的键值对的格式选择对应的解析函数进行数据解析，得到解析后的数据，也就是对应的键值对中的对象或是数组的字段值。
[0073]
本发明实施例的数据处理方法，可以用于将大段的json数据体中的有效内容进行针对性解析，得到的解析数据的数据质量高，有效信息密度高，便于存储或是对数据进行进一步利用等。
[0074]
优选的，请参见图4，本发明提供一种json数据的处理方法，具体步骤包括：
[0075]
s100：将输入数据所有属性值的属性名称添加到配置文件；
[0076]
s101：设置配置文件，将待解析数据的属性值的属性名称的标记位设置为第一标记；
[0077]
s102：获取输入数据；
[0078]
s103：获取配置文件中标记位设置为第一标记的属性名称；
[0079]
s105：选择所述输入数据中所述属性名称对应的属性值，得到所述待解析数据；
[0080]
s107：根据所述待解析数据的数据格式在所述解析模块中选择对应的数据解析函数；
[0081]
s108：应用所述数据解析函数对所述待解析数据进行解析，得到解析数据。
[0082]
具体地，本发明实施例中的数据处理方法应用于数据处理系统，首先对该数据处理系统进行配置，包括将所有输入的json数据体中可能包括的属性值的属性名称添加到配置文件中，当然，也可以仅添加待解析数据的属性值，根据用户需要可以进行自行调配，具体添加方法在上面的实施例中已清楚描述，这里不做赘述；然后对配置文件中所有的属性名称进行标记，具体的，本发明实施例中设置了两种标记分别为第一标记和第二标记，其中第一标记用于对待解析数据进行标记，第二标记用于对不相关数据进行标记。可选地，所述标记还可以包括多个其他标记，例如，对于不同的需求设置不同的标记，将输入数据中的所有数据分需要设置不同的标记，这样在进行数据解析时，得到的解析数据也是分标记进行各自分离的。
[0083]
将配置文件设置好后，该数据处理系统获取输入的json数据，并对输入的json数据的数据结构以及包括的属性值进行分析；而后，获取配置文件中标记位设置为第一标记的属性名称，数据处理系统根据配置文件中属性名称的标记信息从输入数据中找出相应的属性值，对输入的json数据的属性值进行标记选择出待解析的json数据，或是将对应的输入的json数据中要进行解析的部分另存为待解析数据；进一步的，数据处理系统根据待解
析数据的json数据格式在解析模块中选择对应的解析函数对待解析的json数据进行解析，得到解析数据，也就是对应的对象或是数组。
[0084]
本发明实施例中，引入配置文件实现了对有效数据的选择，选择好之后再对有效数据进行解析，提高了数据处理的整体效率，同时，得到的解析数据中仅包含被选中的有效数据的内容，在后续的再处理中，减少了计算资源和存储资源的浪费。
[0085]
第二方面，基于同一发明构思，本发明实施例中还提供一种数据处理系统。图5为本发明实施例提供的一种数据处理系统的结构示意图，如图5所示，该数据处理系统10包括：数据获取模块12，数据选择模块14以及数据解析模块16，能够执行图1到图5所示的任意数据处理方法。
[0086]
其中，数据获取模块12用于获取输入数据，并用于分析输入数据的数据格式以及输入数据包括的属性值。具体的，数据获取模块12用于接收输入数据，可选地，该输入数据可以为json格式，数据获取模块12可以对输入数据的格式进行分析；同时，数据获取模块12还能分析输入数据的属性值，若输入数据为json格式的数据，数据获取模块12能根据数据体中的“{}”“[]”“:”等格式字符识别出各个属性值，以及属性值的属性名称以及属性取值，为进一步的数据处理做准备。
[0087]
数据选择模块14，用于根据配置文件的标记信息选择待解析数据，数据选择模块14根据配置文件中待解析数据的属性值的属性名称的对应标记信息从输入数据中选择出待解析数据的属性值。其中，在一个实施例中，配置文件中可包括两个部分的信息，所有输入数据的属性值的属性名称，以及对应于该属性名称的标记位，该标记位用于对属性名称进行标记。在本发明实施例中，所述标记包括第一标记以及第二标记，用第一标记进行标记的属性名称，对应于输入数据的属性值中的待解析数据的属性值；用第二标记进行标记的属性名称，对应于输入数据的属性值中的不相关数据。
[0088]
可选地，配置文件中也可以仅包括待解析数据的属性值的属性名称；可选地，配置文件中的标记位还可用于使用分类标记，通过对属性名称的标记来对输入数据中的属性值进行相应的分类。
[0089]
数据选择模块14分别调用配置文件以及数据获取模块12中的数据信息，用于选择输入数据中与配置文件中标记位设置为第一标记的属性名称对应的属性值，得到待解析数据。通过将输入数据中属性值的属性名称与配置文件中对应的属性值的属性名称以及其标记信息进行识别和比对，就能得到输入数据中的待解析数据。可选地，可以直接将这部分数据导出另存，或是将待解析数据以外的不相关数据过滤掉，只保留待解析数据包含的数据内容，或是根据标记信息在输入数据中进行相应的标记，使得输入数据中的待解析数据与不相关数据区分开来，解析模块16对这些标记进行识别，有选择的对数据进行解析，再将解析得到的数据进行单独存储，达到过滤不相关数据的目的，其具体分离方法这里不做限制。
[0090]
解析模块16中包括用于解析相应数据格式的多种数据解析函数，用于解析所述待解析数据，解析模块16根据待解析数据的数据格式选择对应的解析函数进行数据解析，得到解析数据。当输入数据为json数据时，经过解析模块16的解析，得到的解析数据包括根据待解析的json数据的属性值得到的对象或数组。解析模块16可以直接获取待解析数据，也可以根据输入数据中的标记信息找到待解析数据进行相应的解析和分离，只要与数据选择模块14之间能通过配合实现不相关数据的过滤以及待解析数据也就是相关数据的解析目
的，这里不对具体的配合方式做具体限制。
[0091]
可选地，所述数据处理系统还包括配置模块(图中未示出)，所述配置模块用于对配置文件以及解析模块16进行相应的配置，具体地，配置模块用于对配置文件中的属性名称进行增删或者对属性名称的标记位进行相应的标记，例如将输入数据所有属性值的属性名称添加到配置文件中，以及将待解析数据的属性值的属性名称的标记位设置为第一标记。
[0092]
本发明实施例的数据处理系统，能够实现对输入数据的有效与无效分离以及解析，使得通过数据处理系统处理后最终得到的解析数据为有效数据，数据所包含的信息密度高，数据质量好。同时，本发明实施例中仅对待解析数据进行解析，而不用对全部的输入数据进行解析，减少了数据解析量，使得数据处理的整体速度变快。
[0093]
第三方面，本技术实施例提供一种电子设备。请参照图6，图6为本技术实施例提供的一种用于执行机器人作业的定位方法的电子设备的结构示意图，所述电子设备20可以包括：至少一个处理器21，例如cpu，至少一个通信接口22，至少一个存储器23和至少一个通信总线24。其中，通信总线24用于实现这些组件直接的连接通信。其中，本技术实施例中设备的通信接口22用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。存储器23可以是高速ram存储器，也可以是非易失性的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器23可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。存储器23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21执行时，电子设备可以执行上述图1到图4所示的方法过程。
[0094]
可以理解，图6所示的结构仅为示意，所述电子设备还可包括比图6中所示更多或者更少的组件，或者具有与图6所示不同的配置。图6中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
[0095]
第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行图1到图4中以及上述各方法实施例所提供的方法。例如包括：获取输入数据，所述输入数据包括多个属性值，每一所述属性值包括属性的名称以及取值；根据配置文件的标记信息从所述输入数据中选择待解析数据，所述配置文件包括所述待解析数据的属性值的属性名称；以及将所述待解析数据输入解析模块进行解析，得到解析数据。
[0096]
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，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，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0097]
另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0098]
再者，在本发明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。
[0099]
需要说明的是，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，本发明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)执行本发明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(read-only memory，rom)随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0100]
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。
[0101]
以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。