关于后台系统自动生成的一点思考

本文探讨了后台管理系统自动化生成的可能性及实现思路,适用于自增ID等简单业务场景,通过配置模板和数据库连接,实现代码快速生成。

大量实践发现后台管理程序,其实90%的代码都是相同的,当然是在抛弃复杂逻辑业务的情况下,那么如何能高效的节约这些时间呢,那就是接下来我要说的,对于后台系统自动生成的一些思考。

适用情景:

  1、表编号id为自增(基于现在大部分表编号都是自增的情况);

  2、没有太复杂业务关联关系,比如表的某一个字段,存储了一个json对象,为了平衡后台用户使用,需要友好的分段展示给用户的定制ui界面;还比如表中存储了外键的多个id,但为了方便用户使用,只能已标签name的方式,给用户展示,等等这些超强业务黏合逻辑的情景,是不能被满足的;

特殊说明:

  先阶段任何自动化的程序都是为了辅助开发,而不是替代开发的,因为任何人都不需要简单并且千篇一律的系统。

进入正文:

  最核心的就是下面这个思维导向图:

只要解决了上述所有问题,就解决了自动生成的问题。

解决方案:

生成系统一定是可配置行的,需要用配置来替代编码,并且他一定是基于某个模板的,不同的程序生成的代码也是不同的,比如nodejs就是html和控制器、asp.net则是页面加扩展类。

实现思路:

1.配置模板,提取生成循环标签;

2.配置数据库,先连接上数据库;

3.列出数据库下的所有表,开发人员选着相应的表,配置生成目标;

4.配置查询条件、列表展示列和顺序、配置新增/修改模板;

5.循环替换模板,生成模板;

到此就开发完成了。

 

以上为是鄙人对于后台系统生成的一点思考,愿为大家提供一些帮助或者一些灵感!最后祝周末愉快!

 

 

 

 

 

  

### 使用DeepSeek生成自动化测试代码 利用 DeepSeek 自动生成自动化测试代码能够显著提升开发效率,减少手动编写代码的时间和复杂度。具体操作方式如下: #### 描述需求并获取代码建议 当开发者希望创建特定功能的测试案例时,在编辑器中(如 VSCode),可以通过输入详细的注释来描述预期的功能逻辑以及边界条件等细节信息[^3]。 ```python # 测试用户登录接口,验证用户名密码正确性和错误提示信息准确性 ``` #### 自动化脚本生成 基于上述自然语言形式的需求说明,DeepSeek 能够理解这些指令,并据此构建相应的单元测试框架结构,包括但不限于设置环境变量、定义测试数据集、模拟请求响应流程等内容[^1]。 例如对于Web应用的前端页面交互行为进行回归测试,可能得到这样的Python Selenium库驱动浏览器动作的基础模板: ```python from selenium import webdriver import unittest class LoginTest(unittest.TestCase): @classmethod def setUpClass(cls): cls.driver = webdriver.Chrome() cls.base_url = "http://example.com/login" def test_valid_login(self): self.driver.get(self.base_url) username_input = self.driver.find_element_by_name('username') password_input = self.driver.find_element_by_name('password') submit_button = self.driver.find_element_by_css_selector('.submit-btn') # 输入有效凭证 username_input.send_keys("admin") password_input.send_keys("correct_password") submit_button.click() welcome_message = self.driver.find_element_by_tag_name('h1').text assert "Welcome" in welcome_message, f"Expected 'Welcome', but got '{welcome_message}'" @classmethod def tearDownClass(cls): cls.driver.quit() if __name__ == "__main__": unittest.main() ``` 此段代码展示了如何针对一个简单的登录表单实施自动化测试的过程,其中包含了打开网页、填写表单项、点击按钮提交以及断言返回结果是否符合预期等一系列典型的操作步骤。 #### 进一步优化和完善 除了直接产出可用的测试用例外,更重要的是 DeepSeek 提供了一个清晰而系统的思考路径给使用者作为参考依据,这有助于进一步改进现有方案或是探索其他潜在解决方案[^2]。
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