[发明专利]模型数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明提供一种模型数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质，该模型数据生成方法包括：S1，获取文件数据；S2，根据文件数据获取待解析字典；S3，根据待解析字典对应的第一模型类的预设类名，生成第一模型类的声明部分和实现部分；S4，获取待解析字典中各数据的类型，若数据为字符串、bool、number或date型数据，则执行步骤S5，若数据为数组型数据，则执行步骤S6，若数据为字典型数据，则执行步骤S7；S5，解析字符串、bool、number或date型数据；S6，解析数组型数据；S7，解析字典型数据；S8，将所述步骤S3、S5、S6和S7的结果作为待生成的模型数据。本发明不依赖于任何第三方工具，无需手动输入代码，增加了开发效率，而且避免了手动输入带来的安全隐患。

技术领域

本发明涉及iOS开发领域，尤其涉及一种模型数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在iOS应用开发中，客户端向服务器发送交互请求后，服务器将向客户端返回交互请求的响应数据，返回的数据一般为JSON、XML格式。作为前端开发者，当收到返回数据时需将其转化为开发中方便使用的数据结构，这种根据网络响应数据创建的数据结构称为模型。模型在开发过程中可被用于本地数据传输、持久化等过程，并且能够在编译器的支持下提供内部模型属性的快速访问。在某些情况下，前端开发者也可能需要根据自己创建的PLIST格式文件数据生成模型。

目前iOS应用开发中常见的模型数据生成方法主要有如下四种：

1)第一种方案，使用系统自带的数据结构NSDictionary来存储解析后的网络响应数据，此方案只需要一次解析即可完成模型的转换，但使用起来不方便，主要表现为通过手写键值来访问内部属性值，容易因拼写错误导致访问不到目标内部属性值，同时获取到内部属性值后没有类型检查，存在一定的安全隐患。

2)第二种方案，使用根据服务器返回的数据结构手动创建对应的模型数据结构，在iOS中，这就需要手动创建模型类，根据服务器返回数据的结构声明一个个的属性，然后手动实现由网络响应数据解析得到NSDictionary转换为模型类的逻辑，此方案的优点是能够在编译器的支持下提供内部属性的快速访问，但开发效率低，如果项目中这样的模型非常多则需要手写大量重复的代码。

3)第三种方案，是使用Mantle、JSONModel等第三方数据库来帮助创建模型类，此方案中只需要继承相应的类，然后根据服务器返回的数据结构手写对应的属性即可完成第二种方案中所有的功能，大大的简化了开发流程。但此方案仍需要手写属性，面对大量的建模需求效率不高，而且还可能会因拼写错误引入一些安全隐患，而这些隐患带来的问题通常也不太容易发现。

4)第四种方案，见发明名称为《一种模型数据生成方法和系统》、申请号为201710041642.X的专利申请，该方案最终生成的模型类都是基于Mantle、JSON Model等第三方库的模型的子类，这使得生成的模型类能够在编译器的支持下提供内部属性的快捷访问，避免通过键值对访问带来的安全性问题。同时，该方法通过提供模型类的文件模板以及自动化脚本，直接接收一个JSON(XML)字符串作为输入，通过自动化脚本解析并生成输出包含完整信息的模型类文件，从而避免了模型类属性和相关方法的手动书写，进而避免了手动书写带来的安全隐患。然而，该方案依赖于Mantle、JSON Model等第三方工具字典。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种用于IOS应用开发的高效便捷安全的模型数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质，从而无需手动输入模型属性，避免手动输入带来的安全隐患，而且不依赖任何第三方工具。

为了实现上述目的，本发明提供一种模型数据生成方法，包括以下步骤：

S1，获取待生成模型数据的文件数据；

S2，判断所述文件数据是否为字典型，若是，则将所述文件数据作为待解析字典，否则，将所述文件数据转换成字典，作为待解析字典；