JasperSoft Studio vs 手工编码:效率对比实验

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个效率对比工具,能够:1)记录用户在JasperSoft Studio中完成特定报表任务的操作步骤和时间;2)模拟相同任务通过编程实现(如Java+Jasper库)的代码量和耗时;3)生成可视化对比图表展示两种方式的效率差异(时间成本、代码量、维护难度等维度)。包含5种典型报表任务的测试用例。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在做报表开发时,突然想到一个问题:使用JasperSoft Studio这样的可视化工具,和纯手工编码相比,到底能提升多少效率?为了找到答案,我决定做一个简单的对比实验。

实验设计思路

  1. 测试环境搭建 我选择了5种典型的报表需求作为测试用例,包括:简单列表报表、带分组的销售报表、含图表的统计报表、多数据源报表和带条件格式的复杂报表。

  2. 效率记录工具 开发了一个简单的计时工具,可以记录从开始到完成每个报表的具体时间。对于手工编码的部分,还额外统计了代码行数。

  3. 对比维度 主要从三个维度进行比较:开发时间(分钟)、代码/配置量(行数)、后期修改响应时间(模拟需求变更后的调整耗时)。

实际测试过程

  1. 简单列表报表 在JasperSoft Studio中,通过拖拽字段、设置数据源,10分钟就完成了。而手工编码需要建立连接、设计布局、处理数据绑定,花费了35分钟。

  2. 分组销售报表 可视化工具的分组功能非常直观,15分钟搞定。手工编码需要额外处理分组逻辑和排序,代码量增加了约40行,耗时45分钟。

  3. 图表统计报表 JasperSoft Studio内置的图表组件节省了大量时间,20分钟完成。手工编码需要引入额外图表库,编写数据转换代码,花了65分钟。

示例图片

  1. 多数据源报表 工具中配置多个数据源比想象中简单,25分钟。手工编码需要管理多个连接和查询,代码复杂度显著上升,耗时80分钟。

  2. 条件格式报表 可视化设置条件格式非常便利,30分钟。手工编码要写大量条件判断逻辑,代码可读性下降,花了90分钟。

实验结果分析

  1. 时间效率 平均来看,使用JasperSoft Studio的开发时间只有手工编码的30%左右。对于复杂报表,这个优势更加明显。

  2. 代码量对比 手工编码平均需要150-200行代码的报表,在可视化工具中通常只需要10-20个配置项。

  3. 维护成本 当需要修改报表时,可视化工具的平均调整时间是编码方式的1/4,因为不需要深入理解底层代码逻辑。

  4. 学习曲线 虽然工具需要一定学习成本,但一旦掌握,后续开发效率会持续高于编码方式。

  5. 灵活性权衡 手工编码在极端定制化需求上仍有优势,但90%的常规报表需求用工具更高效。

示例图片

个人实践建议

  1. 项目评估 对于标准化程度高、交付周期紧的报表项目,优先考虑可视化工具。

  2. 团队协作 JasperSoft Studio的.jrxml文件比代码更易于团队共享和版本控制。

  3. 技术选型 即使是开发人员,也应该掌握至少一种报表工具,将节省的时间用于解决更复杂的问题。

  4. 混合使用 可以在工具生成的基础上,通过少量编码实现特殊需求,兼顾效率和灵活性。

这次实验让我深刻体会到,选择合适的工具能带来显著的效率提升。如果你也在寻找快速实现报表开发的解决方案,可以试试InsCode(快马)平台,它的在线编辑和部署功能让开发过程更加流畅,我测试时发现连环境配置都省了,确实节省了不少时间。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个效率对比工具,能够:1)记录用户在JasperSoft Studio中完成特定报表任务的操作步骤和时间;2)模拟相同任务通过编程实现(如Java+Jasper库)的代码量和耗时;3)生成可视化对比图表展示两种方式的效率差异(时间成本、代码量、维护难度等维度)。包含5种典型报表任务的测试用例。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

YellowSun24

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值