面向中后台复杂场景的低代码实践思路
一 中后台前端研发复杂度背景
二 复杂交互解法
1 思路
2 实践
关键流程可以描述为,首先捕捉用户的行为,如元素点击、移入移出,或是节点生成、销毁、或是URL改变了等等。
当匹配这些行为时,找到组件插入或更新的位置,然后渲染出来,这个时候组件会按预设的规则动态的标注到页面指定位置上。
向机器人提问、提交工单、显示消息、打开弹窗、复制内容等等
3 相关问题
这类问题我们的实践方案是,可以通过视觉特征的相似度去做模糊匹配,使用者只要去勾选出相应的特征和偏差范围,就可以自动生成脚本去做匹配,这里我们是通过扩展了XQuery形成了自己的模糊查询方式。
4 复杂交互动作
三 复杂逻辑解法
1 思路
状态多难以预测和验证
我们的解法是,要确定状态的来源,明确状态为什么改变了,还要能快速验证这个状态的来龙去脉。联动多 / 条件多
我们需要一个高效的方法论指导,可以管理每个状态的联动及条件技术更迭,代码腐化问题
如果代码是由规则生产出来的,那就没有问题了
2 决策编排
再以一例来说明,这是一个贷款利率计算器:
3 实践
首先,需要定义出策略编排的对象:
第二步,按照决策树编排方案,将所有对象状态的逻辑关系、联动关系分治、编排出来,这样所有逻辑都成为决策树了;
第三步,将元数据生成模拟表单。
最后一步,有了元数据可以生成类型定义,有了决策树,可以生成逻辑代码。
四 总结
数据库常见问题排查
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