使用開源API Logic Server實現業務邏輯模型自動化

banq發表於2022-07-03
APIServer模型

低程式碼方法雖然對於建立簡單的資料讀寫系統是有效的。但是，當涉及業務邏輯上就又回到了低階程式碼。 根本原因是：​特定領域的邏輯需要特定領域的程式碼。

這是一個問題--後端業務邏輯往往包含了系統的近一半。 人工編碼是緩慢的，這對業務使用者來說是令人沮喪的，他們可以用清晰的術語來表述需求，而且比程式碼簡潔許多倍。

我們的解決方案：低程式碼加邏輯模型自動化
理想情況下，我們可以建立在低程式碼概念的基礎上，並擴充套件模型的概念以包括邏輯模型，以業務使用者的術語表達我們的後端業務邏輯，並且比程式碼簡潔 n 倍。
我們在這裡描述了這樣一種方法，稱為API Logic Server（開源，可在 GitHub 上獲得）。

模型驅動建立
API Logic Server 從資料庫模式建立完整的可執行專案。使用您現有的工具和技術來建立模式，然後使用 API Logic Server 命令列介面來建立這樣的系統：

ApiLogicServer create-and-run --project_name=ApiLogicProject --db_url=<db-location>

使用開源API Logic Server實現業務邏輯模型自動化


模型生成--不是程式碼生成
程式碼生成並不是一種新的技術。它可以是快速的，但人們對它持懷疑態度，因為它往往是僵硬的，而且導致程式碼難以閱讀和維護。

上圖顯示，API Logic Server建立的是模型，而不是程式碼。它不需要Python或複雜的網路技術（API、UI框架）的背景就能理解所建立的模型，這些模型大多是不言自明的。它們很容易被理解和修改--它們是宣告性的模型，描述了要做什麼，而不是如何做。

這些模型是可執行的，使用作為API邏輯伺服器一部分的執行時引擎。

基於模型的自動化提供了一個有效的低程式碼環境，可以顯著縮短上市時間，並降低複雜性和需求不匹配帶來的風險。可擴充套件性規定意味著開發人員可以使用熟悉的工具和語言完成非自動化任務。
這個系統是開源的，可以在github上找到。您可以在一小時內安裝和建立示例應用程式。建立的示例專案可在 github 上找到，您可以在此處探索模型和程式碼。
 

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