用于获取图层数据的方法、电子设备和存储介质

技术领域

本公开的实施例总体涉及信息处理领域，具体涉及用于获取图层数据的方法、电子设备和计算机存储介质。

背景技术

传统地图服务方案一般先发布地图服务，也称为图层。如果需要针对这个图层做变换，都是从数据库中读取数据，然后再地图服务器中进行处理，或者直接不支持交互或者实时计算图层，而是需要重新发布地图服务。另外一种方式是直接拉取矢量数据到前端浏览器进行展示，但是这种方式在数据量大时存在网络和用户终端的性能瓶颈。

发明内容

提供了一种用于获取图层数据的方法、电子设备以及计算机存储介质，能够减少图层数据的网络吞吐量以及提高地图服务器的性能。

根据本公开的第一方面，提供了一种用于获取图层数据的方法。该方法包括：从终端设备接收针对图层数据的请求，请求包括目标图层标识和图层数据筛选条件信息；从元数据获取与目标图层标识相关联的第一数据库查询语句，元数据指示图层标识与数据库查询语句之间的关联；基于用于数据库查询语句的解析器，从第一数据库查询语句生成第一键值对和第二键值对；将图层数据筛选条件信息转化为第三键值对；解析第一键值对、第二键值对和第三键值对，以生成抽象语法树；基于抽象语法树，生成与图层数据库相匹配的第二数据库查询语句；以及基于第二数据库查询语句，从图层数据库获取图层数据，以用于响应请求。

根据本公开的第二方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：至少一个处理器，以及与至少一个处理器通信连接的存储器，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行根据第一方面所述的方法。

在本公开的第三方面中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现根据本公开的第一方面的方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标注表示相同或相似的元素。

图1是根据本公开的实施例的信息处理环境100的示意图。

图2是根据本公开的实施例的用于获取图层数据的方法200的示意图。

图3根据本公开的实施例的用于从第一数据库查询语句生成第一键值对和第二键值对的方法300的流程图。

图4是根据本公开的实施例的用于将图层数据筛选条件信息转化为第三键值对的方法400的流程图。

图5是根据本公开的实施例的用于解析第三键值对的方法500的流程图。

图6是根据本公开的实施例的用于生成与图层数据库相匹配的第二数据库查询语句的方法600的流程图。

图7是根据本公开的实施例的抽象语法树700的示意图。

图8是用来实现本公开实施例的用于获取图层数据的方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，即“包括但不限于”。除非特别申明，术语“或”表示“和/或”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个示例实施例”和“一个实施例”表示“至少一个示例实施例”。术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。

如上所述，传统的地图服务器由于图层数据已经固定，当需要渲染该图层时一般从数据库读取原图层中配置的所有数据，大批量的数据读取引起磁盘IO瓶颈，通过网络传输时会占用大量带宽，引起网络IO瓶颈，而地图服务器需要解析大量数据为可处理的格式以及进行数据筛选计算，引起转换和计算性能损耗，同时更换数据库后端又带来迁移成本。

为了至少部分地解决上述问题以及其他潜在问题中的一个或者多个，本公开的示例实施例提出了一种用于获取图层数据的方案。在该方案中，地图服务器从终端设备接收针对图层数据的请求，请求包括目标图层标识和图层数据筛选条件信息。随后，地图服务器从元数据获取与目标图层标识相关联的第一数据库查询语句，元数据指示图层标识与数据库查询语句之间的关联。接着，地图服务器基于用于数据库查询语句的解析器，从第一数据库查询语句生成第一键值对和第二键值对，将图层数据筛选条件信息转化为第三键值对。然后，地图服务器解析第一键值对、第二键值对和第三键值对，以生成抽象语法树，以及基于抽象语法树，生成与图层数据库相匹配的第二数据库查询语句。最后，地图服务器基于第二数据库查询语句，从图层数据库获取图层数据，以用于响应请求。以此方式，能够减少图层数据的网络吞吐量以及提高地图服务器的性能。

在下文中，将结合附图更详细地描述本方案的具体示例。

图1示出了根据本公开的实施例的信息处理环境100的示例的示意图。信息处理环境100可以包括地图服务器110、终端设备120以及图层数据库130。

地图服务器110例如包括但不限于服务器计算机、多处理器系统、大型计算机、包括上述系统或设备中的任意一个的分布式计算环境等。在一些实施例中，地图服务器110可以具有一个或多个处理单元，包括诸如图像处理单元GPU、现场可编程门阵列FPGA和专用集成电路ASIC等的专用处理单元以及诸如中央处理单元CPU的通用处理单元。

地图服务器110可存储有元数据，其指示图层标识与数据库查询语句之间的关联。

终端设备120例如包括但不限于个人计算机、台式计算机、平板计算机、膝上型计算机、智能手机、个人数字助理等等。

地图服务器110用于从终端设备120接收针对图层数据的请求，请求包括目标图层标识和图层数据筛选条件信息；从元数据获取与目标图层标识相关联的第一数据库查询语句，元数据指示图层标识与数据库查询语句之间的关联；基于用于数据库查询语句的解析器，从第一数据库查询语句生成第一键值对和第二键值对；将图层数据筛选条件信息转化为第三键值对；解析第一键值对、第二键值对和第三键值对，以生成抽象语法树；基于抽象语法树，生成与图层数据库130相匹配的第二数据库查询语句；以及基于第二数据库查询语句，从图层数据库130获取图层数据，以用于响应请求。

由此，能够减少图层数据的网络吞吐量以及提高地图服务器的性能。

图2示出了根据本公开的实施例的用于获取图层数据的方法200的流程图。例如，方法200可以由如图1所示的地图服务器110来执行。应当理解的是，方法200还可以包括未示出的附加框和/或可以省略所示出的框，本公开的范围在此方面不受限制。

在框202处，地图服务器110从终端设备120接收针对图层数据的请求，请求包括目标图层标识和图层数据筛选条件信息。

请求例如可以包括但不限于HTTP请求，例如POST。目标图层标识例如包括但不限于便利店点位。

图层数据筛选条件信息可以包括列标识、比较操作符和筛选值，例如图层数据筛选条件信息可以包括“column”：“name”，“operator”：“equal”，“value”：“萝卜”，其中“name”为列标识，“equal”为比较操作符，“萝卜”为筛选值。结合便利店点位的目标图层标识，可以用于筛选名为“萝卜”的便利店。

此外，图层数据筛选条件信息还可以包括地理区域标识和地理子区域标识，例如图层数据筛选条件信息还可以包括“package”：“上海板块围栏”，“id”：1，其中“上海板块围栏”为地理区域标识，1为地理子区域标识，用于将地图区域限定在上海板块中id为1的地理子区域中。

在框204处，地图服务器110从元数据获取与目标图层标识相关联的第一数据库查询语句，元数据指示图层标识与数据库查询语句之间的关联。

元数据指示例如“便利店”与“select name，sales，geometry from easy_shops”之间的关联。如果目标图层标识为便利店，则第一数据库查询语句为“select name，sales，geometry from easy_shops”。

在框206处，地图服务器110基于用于数据库查询语句的解析器，从第一数据库查询语句生成第一键值对和第二键值对。解析器例如可以采用PEG解析器。下文将结合图3详细说明用于从第一数据库查询语句生成第一键值对和第二键值对的方法。

在框208处，地图服务器110将图层数据筛选条件信息转化为第三键值对。下文将结合图4详细说明用于将图层数据筛选条件信息转化为第三键值对的方法。

在框210处，地图服务器110解析第一键值对、第二键值对和第三键值对，以生成抽象语法树。下文将结合图5详细说明用于解析第三键值对的方法。

在框212处，地图服务器110基于抽象语法树，生成与图层数据库130相匹配的第二数据库查询语句。下文将结合图6详细说明用于生成与图层数据库相匹配的第二数据库查询语句的方法。

在框214处，地图服务器110基于第二数据库查询语句，从图层数据库130获取图层数据，以用于响应请求。

由此，通过在地图服务器处基于图层数据筛选条件信息动态转换用于获取图层数据的数据库查询语句，使得在图层数据库完成大部分的数据筛选和转换，由于能充分利用数据库自身的缓存，可以大幅减少磁盘IO。筛选后的图层数据量相比于传统方式大大减少，极大减少了网络吞吐量。此外，由于地图服务器获取的数据量小了，可以减少数据转换的性能损耗。还有，可以针对不同图层数据库生成不同的查询语句，极大减少了存储后端变化带来的迁移成本。

图3示出了根据本公开的实施例的用于从第一数据库查询语句生成第一键值对和第二键值对的方法300的流程图。例如，方法300可以由如图1所示的地图服务器110来执行。应当理解的是，方法300还可以包括未示出的附加框和/或可以省略所示出的框，本公开的范围在此方面不受限制。

在框302处，地图服务器110从第一数据库查询语句获取选出操作符和数据来源操作符。

选出操作符为select操作符，数据来源操作符为from操作符。例如可以通过将第一数据库查询语句标记化（tokenization），生成标记序列，以及从标记序列中获取select操作符和from操作符。例如对于第一数据库查询语句“select name，sales，geometry fromeasy_shops”，可以生成标记序列[select，name，sales，geometry，from，easy_shops]，从该标记序列可以获取select和from。

在框304处，地图服务器110基于选出操作符和数据来源操作符，从第一数据库查询语句获取选出操作符所针对的第一列标识和数据来源操作符所针对的第一数据来源标识。第一列标识符可以为一个或多个。在一些实施例中，第一列标识符可以包括与指示地理位置信息的列相关联的标识符，例如geometry。

可以将标记序列中位于select操作符和from操作符之间的标记作为select操作符所针对的第一列标识，以及将位于from操作符之后的标记作为from操作符所针对的第一数据来源标识。例如，对于标记序列[select，name，sales，geometry，from，easy_shops]，将“name”、“sales”和“geometry”作为第一列标识，以及将easy_shops作为第一数据来源标识。

在框306处，地图服务器110生成第一键值对，第一键值对以选出操作符为键并以第一列标识为值。

例如，生成的第一键值对为{“select”：[“name”，“sales”，“geometry”]}，或者{“select”: [{“column_name”:“name”}，{“column_name”: “sales”}，{“column_name”:“geometry”}]}。

在框308处，地图服务器110生成第二键值对，第二键值对以数据来源操作符为键并以第一数据来源标识为值。

例如，生成的第二键值对为{“from”： “easy_shops”}，或者{“select”:{“table”:“easy_shops”}}。

由此，能够将第一数据库查询语句格式化为两个键值对，以便于后续解析。

图4示出了根据本公开的实施例的用于将图层数据筛选条件信息转化为第三键值对的方法400的流程图。例如，方法400可以由如图1所示的地图服务器110来执行。应当理解的是，方法400还可以包括未示出的附加框和/或可以省略所示出的框，本公开的范围在此方面不受限制。

在框402处，地图服务器110从图层数据筛选条件信息获取第二列标识、比较操作符和筛选值。第二列标识、比较操作符和筛选值例如分别为 “name”，“equal”和“萝卜”。

在框404处，地图服务器110生成第四键值对，第四键值对以比较操作符为键并以第二列标识和筛选值为值。

例如，生成的第四键值对为{“equal”：[“name”，“萝卜”]}，或者{“equal”：[{“column_name”：“name”}，“萝卜”]}，其中equal为比较操作符。

在框406处，地图服务器110生成第三键值，第三键值对以条件操作符为键并以第四键值对为值。

例如，生成的第三键值对为{“where”：{“equal”：[“name”，“萝卜”]}}，或者{{“where”：{“equal”：[{“column_name”：“name”}，“萝卜”]}}，其中where为条件操作符。

由此，将图层数据筛选条件信息中的第二列标识、比较操作符和筛选值格式化为第三键值对，以便于后续解析。

备选地或者附加地，在一些实施例中，地图服务器110还可以从图层数据筛选条件信息获取地理区域标识和地理子区域标识。地理区域标识和地理子区域标识例如分别为“上海板块围栏”和1。

地图服务器110可以确定与地理区域标识相关联的第二数据来源标识。例如，“上海板块围栏”可以与名为shanghai_polygon的数据表相关联，如果地理区域标识为“上海板块围栏”，可确定与之相关联的第二数据来源标识为shanghai_polygon。

地图服务器110可以生成第五键值对，第五键值对以相等操作符为键并以与地理子区域标识相关联的列标识、第二数据来源标识和地理子区域标识为值。

与地理子区域标识相关联的列标识例如为id，其可以其预先确定的或者也可以从图层数据筛选条件信息获取。生成的第五键值对例如为{“equal”：[{“id”，“shanghai_polygon”}，1]}或者{“equal”：[{“column_name”：“id”，“table”：“shanghai_polygon”}，1]}。

地图服务器110可以生成第六键值对，第六键值对以与操作符为键并以第四键值对和第五键值对为值。

生成的第六键值对例如为{ “and”，[{“equal”：[“name”，“萝卜”]}，{“equal”：[{“id”，“shanghai_polygon”}，1]}] }或者{ “and”，[{“equal”：[{“column_name”：“name”}，“萝卜”]}，{“equal”：[{“column_name”：“id”，“table”：“shanghai_polygon”}，1]}]}，其中and为与操作符。

地图服务器110可以将第三键值对中的值替换为第六键值对。

值经过替换的第三键值对例如为{ “where”：{ “and”，[{“equal”：[“name”，“萝卜”]}，{“equal”：[{“id”，“shanghai_polygon”}，1]}] }}或者{ “where”：{ “and”，[{“equal”：[{“column_name”：“name”}，“萝卜”]}，{“equal”：[{“column_name”：“id”，“table”：“shanghai_polygon”}，1]}]}}。

由此，能够将图层数据筛选条件信息中的地理区域标识和地理子区域标识格式化为第三键值对中的值，以便于后续与第二列标识、比较操作符和筛选值一起解析。

备选地或者附加地，在一些实施例中，地图服务器110还可以从图层数据筛选条件信息获取栅格显示模式和栅格大小。例如{“action”：“as_grid”，“grid_x”:100，“grid_y”:100}，其中“as_grid”为格栅显示模式，格栅大小为100x100。

随后，地图服务器110可以将第一键值对中的值中与指示地理位置信息的列相关联的标识符替换为第七键值对，第七键值对以格栅显示指示符为键并以与指示地理位置信息的列相关联的标识符、和格栅模式标识和格栅大小为值。

例如，初始第一键值对为{“select”: [{“column_name”:“name”}，{“column_name”: “sales”}，{“column_name”: “geometry”}]}，更新后的第一键值对为{“select”:[{“column_name”:“name”}，{“column_name”: “sales”}，{“grid”：{“column_name”:“geometry”，“grid_x”:100，“grid_y”:100，“alias”：“_grid_”}}]}，其中“grid”为格栅显示指示符，“grid_x”:100，“grid_y”:100为格栅大小，“_grid_”为格栅模式标识。

由此，能够将图层数据的栅格显示模式信息格式化到第一键值对，便于后续解析。

图5示出了根据本公开的实施例的用于解析第三键值对的方法500的流程图。例如，方法500可以由如图1所示的地图服务器110来执行。应当理解的是，方法500还可以包括未示出的附加框和/或可以省略所示出的框，本公开的范围在此方面不受限制。

在框502处，地图服务器110获取第三键值对中作为值的键值对作为当前键值对。

在框504处，地图服务器110基于当前键值对中的键，生成第一树节点作为当前父节点。

在框506处，地图服务器110对于当前键值对中的每个值，确定该值是否为键值对。

如果地图服务器110确定该值不是键值对，则在框508处基于该值，生成第二树节点，第二树节点作为当前父节点的子节点。

如果地图服务器110确定该值为键值对，则在框510处基于该值中包括的键生成第三树节点，第三树节点作为当前父节点的子节点，以及以第三树节点为当前父节点并以该值为当前键值对递归执行框506-510。

下面以第三键值对{ “where”：{ “and”，[{“equal”：[“name”，“萝卜”]}，{“equal”：[{“id”，“shanghai_polygon”}，1]}] }}为例结合图7进行说明，获取其中作为值的键值对{ “and”，[{“equal”：[“name”，“萝卜”]}，{“equal”：[{“id”，“shanghai_polygon”}，1]}] }作为当前键值对。

随后，基于当前键值对{ “and”，[{“equal”：[“name”，“萝卜”]}，{“equal”：[{“id”，“shanghai_polygon”}，1]}] }中的键“and”，生成树节点710作为当前父节点。

接着，对于当前键值对中的值{“equal”：[“name”，“萝卜”]}，确定其为键值对，则基于该值{“equal”：[“name”，“萝卜”]}中包括的键“equal”生成树节点720，树节点720作为当前父节点710的子节点，以及以树节点720为当前父节点并以该值{“equal”：[“name”，“萝卜”]}为当前键值对进行递归。

递归中，对于当前键值对{“equal”：[“name”，“萝卜”]}中的值“name”，确定其不是非键值对，则基于该值“name”，生成树节点730，树节点730作为当前父节点720的子节点。对于当前键值对{“equal”：[“name”，“萝卜”]}中的值“萝卜”，确定其不是非键值对，则基于该值“萝卜”，生成树节点740，树节点740作为当前父节点720的子节点。由于当前键值对{“equal”：[“name”，“萝卜”]}中的值中不包括键值对，因而不再进行递归，递归结束。

回到当前键值对{ “and”，[{“equal”：[“name”，“萝卜”]}，{“equal”：[{“id”，“shanghai_polygon”}，1]}] }中的值{“equal”：[{“id”，“shanghai_polygon”}，1]}，确定其为键值对，则基于该值{“equal”：[{“id”，“shanghai_polygon”}，1]}中包括的键“equal”生成树节点750，例如将“shanghai_polygon”与“id”通过“.”连接，树节点750作为当前父节点710的子节点，以及以树节点750为当前父节点并以该值{“equal”：[{“id”，“shanghai_polygon”}，1]}为当前键值对进行递归。

递归中，对于当前键值对{“equal”：[{“id”，“shanghai_polygon”}，1]}中的值{“id”，“shanghai_polygon”}，确定其不是非键值对，则基于该值{“id”，“shanghai_polygon”}，生成树节点760，树节点760作为当前父节点750的子节点。对于当前键值对{“equal”：[{“id”，“shanghai_polygon”}，1]}中的值1，确定其不是非键值对，则基于该值1，生成树节点770，树节点770作为当前父节点750的子节点。由于当前键值对{“equal”：[{“id”，“shanghai_polygon”}，1]}中的值中不包括键值对，因而不再进行递归，递归结束。

由于当前键值对{ “and”，[{“equal”：[“name”，“萝卜”]}，{“equal”：[{“id”，“shanghai_polygon”}，1]}] }不再包括其他值，至此第三键值对解析结束。第一键值对和第二键值对的解析也是类似不再赘述。

由此，能够将键值对递归解析成抽象语法树，以便于转化为数据库查询语句。

图6示出了根据本公开的实施例的用于生成与图层数据库相匹配的第二数据库查询语句的方法600的流程图。例如，方法600可以由如图1所示的地图服务器110来执行。应当理解的是，方法600还可以包括未示出的附加框和/或可以省略所示出的框，本公开的范围在此方面不受限制。

在框602处，地图服务器110对抽象语法树进行中序遍历，以生成树节点序列。

以图7所示的抽象语法树700为例，通过中序遍历，生成树节点序列[“name”，“equal”，“萝卜”，“and”，“shanghai_polygon.id”，“equal”，1]。对于基于第一键值对生成的抽象语法树和基于第二键值对生成的抽象语法树，也可以类似处理。

在框604处，地图服务器110按照图层数据库的查询语句格式，将树节点序列转换成第二数据库查询语句。

例如，将上述树节点序列转换为name=“萝卜”AND shanghai_polygon.id=1。

此外，对于数据库postgresql和postgis，可以将grid合并成st_snaptogrid。例如，将基于第一键值对生成的抽象语法树遍历后生成的树节点序列中的[ “geometry”，100， 100，“_grid_”]合并为st_snaptogrid(geometry，0，0，100,100) as“_grid_”。

而对于数据库oracle，由于其不支持snaptogrid，可以通过UDF实现snaptogrid功能并将grid合并到实现了该功能的udf_snaptogrid。

由此，能够按照图层数据库的查询语句格式将抽象语法树转换为与图层数据库相匹配的第二数据库查询语句，可以针对不同图层数据库生成不同的查询语句，极大减少了存储后端变化带来的迁移成本。

图8示出了可以用来实施本公开内容的实施例的示例设备800的示意性框图。例如，如图1所示的地图服务器110可以由设备800来实施。如图所示，设备800包括中央处理单元（CPU）801，其可以根据存储在只读存储器（ROM）802中的计算机程序指令或者从存储单元808加载到随机存取存储器（RAM）803中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在随机存取存储器803中，还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。中央处理单元801、只读存储器 802以及随机存取存储器803通过总线804彼此相连。输入/输出（I/O）接口805也连接至总线804。

设备800中的多个部件连接至输入/输出接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标、麦克风等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

上文所描述的各个过程和处理，例如方法200-600，可由中央处理单元801执行。例如，在一些实施例中，方法200-600可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由只读存储器802和/或通信单元809而被载入和/或安装到设备800上。当计算机程序被加载到随机存取存储器803并由中央处理单元801执行时，可以执行上文描述的方法200-600的一个或多个动作。

本公开涉及方法、装置、系统、电子设备、计算机可读存储介质和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括用于执行本公开的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、静态随机存取存储器（SRAM）、便携式压缩盘只读存储器（CD-ROM）、数字多功能盘（DVD）、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波（例如，通过光纤电缆的光脉冲）、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构（ISA）指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列（FPGA）或可编程逻辑阵列（PLA），该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。

这里参照根据本公开实施例的方法、装置（系统）和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理单元，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理单元执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、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、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令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。在有些作为替换的实现中，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。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。