数据处理方法及装置与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法及装置。


背景技术：

2.随着市场的发展，各机构在投研投资分析、风险管理、绩效评估、估值定价等业务方面进行深度布局。为满足对上述业务的数据处理需求，处理上述业务数据的计算引擎通常需要较高的定量分析能力。
3.现有技术中，由于投研投资分析、风险管理、绩效评估、估值定价等业务的数据通常计算周期长、计算模型复杂、计算难度大。因此，目前缺乏专业的计算引擎来处理上述业务的数据，使用通用的计算引擎来处理上述业务的数据时，计算速度较慢，并且通常缺乏足够的定量分析能力，无法实现对复杂对象的定量分析。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种数据处理方法及装置，以解决现有技术中无法对复杂对象进行数据分析的技术问题。
5.第一方面，本技术实施例提供一种数据处理方法，所述方法包括：
6.接收用户输入的数据处理请求，所述数据处理请求中包含待处理的对象和计算指标；
7.根据所述计算指标，将所述待处理的对象拆分为至少一个子对象；
8.确定所述至少一个子对象对应的处理模型和处理数据；
9.根据所述至少一个子对象对应的处理模型和处理数据，分别确定所述至少一个子对象的处理结果；
10.根据所述至少一个子对象的处理结果，确定所述待处理的对象的处理结果。
11.一种可选的实施方式中，所述根据所述计算指标，将所述待处理的对象拆分为至少一个子对象，包括：
12.根据所述计算指标，确定所述待处理的对象的拆分方式；
13.使用所述待处理的对象的拆分方式，将所述待处理的对象拆分为至少一个子对象。
14.一种可选的实施方式中，所述待处理的对象的拆分方式中包含有所述待处理的对象和所述待处理的对象的子对象的映射关系。
15.一种可选的实施方式中，所述确定所述至少一个子对象对应的处理模型和处理数据，包括：
16.根据所述计算指标和所述少一个子对象的类型，确定所述至少一个子对象对应的处理模型。
17.一种可选的实施方式中，所述确定所述至少一个子对象对应的处理模型和处理数据，还包括：
18.获取所述至少一个子对象对应的处理模型的计算参数；
19.根据所述至少一个子对象对应的处理模型的计算参数，从数据库中获取所述至少一个子对象对应的处理数据。
20.一种可选的实施方式中，所述至少一个子对象对应的处理数据包括至少一个子对象对应的动态数据、所述至少一个子对象对应的静态数据和所述至少一个子对象对应的计算缓存数据。
21.一种可选的实施方式中，所述至少一个子对象的处理结果包括所述至少一个子对象的每日数据变化量。
22.一种可选的实施方式中，所述确定所述待处理的对象的处理结果，包括：
23.将所述至少一个子对象的处理结果汇总为所述待处理的对象的处理结果。
24.一种可选的实施方式中，在所述确定为所述待处理的对象的处理结果之后，所述方法还包括：
25.将所述待处理的对象的处理结果发送给终端设备。
26.一种可选的实施方式中，所述处理模型包括在险价值模型。
27.一种可选的实施方式中，所述在险价值模型是基于估值模型和分位数计算模型构建的。
28.第二方面，本技术实施例提供一种数据处理装置，所述装置包括：
29.接收模块，用于接收用户输入的数据处理请求，所述数据处理请求中包含待处理的对象和计算指标；
30.处理模块，用于根据所述计算指标，将所述待处理的对象拆分为至少一个子对象；确定所述至少一个子对象对应的处理模型和处理数据；根据所述至少一个子对象对应的处理模型和处理数据，分别确定所述至少一个子对象的处理结果；根据所述至少一个子对象的处理结果，确定所述待处理的对象的处理结果。
31.一种可选的实施方式中，所述处理模块，具体用于根据所述计算指标，确定所述待处理的对象的拆分方式；使用所述待处理的对象的拆分方式，将所述待处理的对象拆分为至少一个子对象。
32.一种可选的实施方式中，所述待处理的对象的拆分方式中包含有所述待处理的对象和所述待处理的对象的子对象的映射关系。
33.一种可选的实施方式中，所述处理模块，具体用于根据所述计算指标和所述少一个子对象的类型，确定所述至少一个子对象对应的处理模型。
34.一种可选的实施方式中，所述处理模块，具体用于获取所述至少一个子对象对应的处理模型的计算参数；根据所述至少一个子对象对应的处理模型的计算参数，从数据库中获取所述至少一个子对象对应的处理数据。
35.一种可选的实施方式中，所述至少一个子对象对应的处理数据包括至少一个子对象对应的动态数据、所述至少一个子对象对应的静态数据和所述至少一个子对象对应的计算缓存数据。
36.一种可选的实施方式中，所述至少一个子对象的处理结果包括所述至少一个子对象的每日数据变化量。
37.一种可选的实施方式中，所述处理模块，具体用于将所述至少一个子对象的处理
结果汇总为所述待处理的对象的处理结果。
38.一种可选的实施方式中，所述装置还包括：
39.发送模块，用于将所述待处理的对象的处理结果发送给终端设备。
40.一种可选的实施方式中，所述处理模型包括在险价值模型。
41.一种可选的实施方式中，所述在险价值模型是基于估值模型和分位数计算模型构建的。
42.第三方面，本技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面任意一项所述的方法。
43.第四方面，本技术还提供一种电子设备，包括：
44.处理器；以及
45.存储器，用于存储所述处理器的计算机程序；
46.其中，所述处理器被配置为通过执行所述计算机程序来实现第一方面中任意一种可能的方法。
47.第五方面，本发明还提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任意一种可能的方法。
48.本技术实施例提供的数据处理方法及装置，首先接收用户输入的数据处理请求，数据处理请求中包含待处理的对象和计算指标。其次，根据计算指标，将待处理的对象拆分为至少一个子对象。再次，确定至少一个子对象对应的处理模型和处理数据。最后，根据至少一个子对象对应的处理模型和处理数据，分别确定至少一个子对象的处理结果，并根据至少一个子对象的处理结果，确定待处理的对象的处理结果。通过该方式，可以提高数据分析能力，实现对复杂对象的定量分析。
附图说明
49.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
50.图1为本技术实施例提供的一种数据处理方法的应用场景示意图；
51.图2为本技术实施例提供的一种服务器的架构示意图；
52.图3为本技术实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；
53.图4为本技术实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图；
54.图5为本技术实施例提供的一种数据处理方法的软件架构图；
55.图6为本技术实施例提供的一种数据流转的示意图；
56.图7为本技术实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
57.图8为本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
58.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例
中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
59.现有技术中，由于投研投资分析、风险管理、绩效评估、估值定价等业务的数据通常计算周期长、计算模型复杂、计算难度大。因此，目前缺乏专业的计算引擎来处理上述业务的数据，使用通用的计算引擎来处理上述业务的数据时，计算速度较慢，并且通常缺乏足够的定量分析能力，无法实现对复杂对象的定量分析。
60.为解决上述问题，本技术实施例提供一种数据处理方法及装置，基于计算指标将待处理的对象拆分为多个子对象，再分别基于多个子对象进行数据处理，最后将多个子对象的数据处理结果汇总为待处理对象的处理结果。通过该方式，可以将复杂的处理对象拆分为多个简单的处理对象，从而可以提高数据分析能力，实现对复杂对象的定量分析。
61.下面对于本技术涉及的数据处理方法的应用场景进行说明。
62.图1为本技术实施例提供的一种数据处理方法的应用场景示意图。如图1所示，使用该数据处理方法的数据处理系统中包括有终端设备101和服务器102，该终端设备101和服务器102可以通过网络通信。当用户需要对某项业务进行数据处理时，可以通过终端设备101向服务器102发送数据处理请求，来请求服务器102对该业务的数据进行处理。当服务器102完成对该业务的数据的处理后，可以该业务的数据的处理结果反馈给终端设备101。
63.在图1的基础上，图2为本技术实施例提供的一种服务器的架构示意图。如图2所示，服务器和终端设备之间还可以设置有网关，该网关可以进行各服务器之间的任务分配、统一数据管理和配置监控。同时，服务器中还可以包含多种计算引擎和数据库。数据库中保存有各业务的动态数据、静态数据和计算缓存数据。多种计算引擎从数据库中获取业务对应的数据并进行处理，在得到处理结果后，将该处理结果反馈给终端设备。其中，本技术实施例涉及的计算引擎可以包括弗林克(flink)计算引擎和面向成本的分布式计算引擎((design for cost-engine，dfc-engine)。
64.其中，终端设备101可以为手机(mobile phone)、平板电脑(pad)、带无线收发功能的电脑、虚拟现实(virtual reality，vr)终端设备、增强现实(augmented reality，ar)终端设备、工业控制(industrial control)中的无线终端、无人驾驶(self driving)中的无线终端、远程手术(remote medical surgery)中的无线终端、智能电网(smart grid)中的无线终端、智慧家庭(smart home)中的无线终端等。本技术实施例中，用于实现终端的功能的装置可以是终端，也可以是能够支持终端实现该功能的装置，例如芯片系统，该装置可以被安装在终端中。本技术实施例中，芯片系统可以由芯片构成，也可以包括芯片和其他分立器件。
65.服务器102可以是但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算的由大量计算机或网络服务器构成的云。其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机。
66.应理解，本技术技术方案的应用场景可以是图1中的数据处理场景，但不限于此，还可以应用于其他需要进行数据处理的场景中。
67.可以理解，上述数据处理方法可以通过本技术实施例提供的数据处理装置实现，数据处理装置可以是某个设备的部分或全部，例如为服务器或服务器的芯片。
68.下面以集成或安装有相关执行代码的服务器为例，以具体地实施例对本技术实施例的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
69.图3为本技术实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图，本实施例涉及的是如何服务器如何对待处理的对象进行数据处理的过程。如图3所示，该方法包括：
70.s201、接收用户输入的数据处理请求。
71.在本技术中，当用户需要对某个业务进行数据分析时，可以通过终端设备向服务器发送数据处理请求，从而使服务器对该数据处理请求中的待处理对象进行数据处理。
72.其中，数据处理请求中包含待处理的对象和计算指标。计算指标可以为上述待处理的对象的数据处理目标，示例性的，计算指标可以包括在险价值率、行业收益率等指标数值。待处理的对象可以为包含多个子对象的组合，例如同时包含多支债券、多支股票和多支基金的资产或业务组合、同时属于多级行业的资产或业务组合等。
73.s202、根据计算指标，将待处理的对象拆分为至少一个子对象。
74.在本步骤中，当服务器接收到用户输入的数据处理请求后，可以根据计算指标，将待处理的对象拆分为至少一个子对象。
75.应理解，本技术实施例对于如何将待处理的对象拆分为至少一个子对象不做限制。在一些实施例中，可以通过识别待处理的对象来确定待处理的对象中包含的至少一个子对象。在另一些实施例中，若待处理的对象包含有多种拆分方式，则服务器可以基于计算指标，确定待处理的对象的拆分方式。随后，再使用待处理的对象的拆分方式，将待处理的对象拆分为至少一个子对象。
76.在一些实施例中，待处理的对象的拆分方式中包含有待处理的对象和待处理的对象的子对象的映射关系，通过待处理的对象的拆分方式，服务器可以直接确认出需要从该待处理的对象中拆分出的子对象。
77.应理解，由于计算指标为待处理的对象的数据处理目标，基于计算指标服务器可以从待处理的对象的多种拆分方式中确定出本次计算对应的拆分方式。
78.示例性的，若计算指标为在险价值率，则服务器可以根据资产类型或资产的标识，将待处理的对象中的第一类型资产、第二类型资产和第三类型资产等进行单个拆分。若计算指标为行业收益率，则服务器可以按照该待处理的对象所属的一级行业和该待处理的对象所属的二级行业进行拆分。
79.s203、确定至少一个子对象对应的处理模型和处理数据。
80.在本步骤中，当服务器根据计算指标，将待处理的对象拆分为至少一个子对象后，可以进一步确定至少一个子对象对应的处理模型和处理数据。
81.应理解，本技术实施例对于如何确定至少一个子对象对应的处理模型和处理数据不做限制，在一些实施例中，可以先确定至少一个子对象对应的处理模型，再确定至少一个子对象对应的处理数据。
82.在一些实施例中，服务器具体可以根据计算指标和少一个子对象的类型，确定至少一个子对象对应的处理模型。示例性的，若计算指标为在险价值率、子对象属于第一资产类型，则服务器可以确定处理该子对象的处理模型为第一模型；若计算指标为在险价值率、子对象属于第二资产类型，则服务器可以确定处理该子对象的处理模型为第二模型；若计
算指标为行业收益率、子对象属于第一资产类型，则服务器可以确定处理该子对象的处理模型为第三模型。
83.应理解，若计算指标为在险价值率，则相应的第一模型和第二模型可以为在险价值模型；若计算指标为行业收益率，则相应的第三模型可以为行业收益率模型。该在险价值模型和行业收益率模型均可以通过估值模型和分位数计算模型构建，本技术实施例对此不做限制。
84.在一些实施例中，服务器在确定子对象对应的处理模型后，可以获取至少一个子对象对应的处理模型的计算参数，再根据至少一个子对象对应的处理模型的计算参数，从数据库中获取至少一个子对象对应的处理数据。
85.其中，至少一个子对象对应的处理数据包括至少一个子对象对应的动态数据、至少一个子对象对应的静态数据和至少一个子对象对应的计算缓存数据。
86.应理解，动态数据可以包括实时行情、实时报价等数据，静态数据可以包括发行期限、票面利率、分红信息等数据，计算缓存数据可以包括复权价、历史涨跌幅等数据。
87.示例性的，若子对象对应的处理模型为第一模型，该第一模型的计算参数中包含有动态数据和静态数据，则服务器需要从数据库中获取至少一个子对象对应的动态数据和至少一个子对象对应的静态数据。若子对象对应的处理模型为第三模型，该第一模型的计算参数中包含有动态数据和计算缓存数据，则服务器需要从数据库中获取至少一个子对象对应的动态数据和至少一个子对象对应的计算缓存数据。
88.s204、根据至少一个子对象对应的处理模型和处理数据，分别确定至少一个子对象的处理结果。
89.在本步骤中，当服务器确定至少一个子对象对应的处理模型和处理数据后，可以根据至少一个子对象对应的处理模型和处理数据，分别确定至少一个子对象的处理结果。
90.应理解，本技术实施例对于处理模型如何进行数据处理不做限制。在一些实施例中，服务器可以通过计算接口调用对应的处理模型进行数据处理，从而得到子对象对应的处理结果。
91.其中，至少一个子对象的处理结果包括至少一个子对象的每日数据变化量。
92.示例性的，若计算目标为在险价值率，则相应的，处理模型输出的处理结果可以包括至少一个子对象的每日价值变化量。示例性的，若计算目标为行业收益率，则相应的，处理模型输出的处理结果可以包括至少一个子对象的每日行业收益变化量。
93.s205、根据至少一个子对象的处理结果，确定待处理的对象的处理结果。
94.在本步骤中，当终端设备根据至少一个子对象对应的处理模型和处理数据，分别确定至少一个子对象的处理结果后，可以根据至少一个子对象的处理结果，确定待处理的对象的处理结果。
95.需要说明的是，本技术实施例对于服务器如何确定待处理的对象的处理结果不做限制，在一些实施例中，服务器可以将至少一个子对象的处理结果汇总为待处理的对象的处理结果。
96.示例性，服务器可以通过汇总组合模型将至少一个子对象的处理结果直接组合为待处理的对象的处理结果。该汇总组合模型中可以将至少一个子对象的处理结果相加，或者，确定至少一个子对象的处理结果中的最大值，本技术实施例对汇总的方式不做限制。
97.在一些实施例中，服务器在确定待处理的对象的处理结果后，可以将待处理的对象的处理结果存储到数据库中，同时，还可以将待处理的对象的处理结果发送给终端设备。
98.本技术实施例提供的数据处理方法，能够快速实现复杂对象的数据处理，并以多种形式提供服务。一方面，该数据处理方法对应的架构可以部署在机构的业务系统内部，另一方面，一些指标因子在完成内部计算后，按需同步到本地的终端设备。
99.本技术实施例提供的数据处理方法，首先接收用户输入的数据处理请求，数据处理请求中包含待处理的对象和计算指标。其次，根据计算指标，将待处理的对象拆分为至少一个子对象。再次，确定至少一个子对象对应的处理模型和处理数据。最后，根据至少一个子对象对应的处理模型和处理数据，分别确定至少一个子对象的处理结果，并根据至少一个子对象的处理结果，确定待处理的对象的处理结果。通过该方式，可以提高数据分析能力，实现对复杂对象的定量分析。
100.在上述实施例的基础上，下面对于服务器如何拆分待处理的对象的过程行具体说明。图4为本技术实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图，如图4所示，该方法包括：
101.s301、接收用户输入的数据处理请求，数据处理请求中包含待处理的对象和计算指标。
102.s302、根据计算指标，确定待处理的对象的拆分方式。
103.其中，待处理的对象的拆分方式中包含有待处理的对象和待处理的对象的子对象的映射关系。
104.s303、使用待处理的对象的拆分方式，将待处理的对象拆分为至少一个子对象。
105.s304、根据计算指标和少一个子对象的类型，确定至少一个子对象对应的处理模型。
106.s305、获取至少一个子对象对应的处理模型的计算参数；
107.s306、根据至少一个子对象对应的处理模型的计算参数，从数据库中获取至少一个子对象对应的处理数据。
108.其中，至少一个子对象对应的处理数据包括至少一个子对象对应的动态数据、至少一个子对象对应的静态数据和至少一个子对象对应的计算缓存数据。
109.s307、根据至少一个子对象对应的处理模型和处理数据，分别确定至少一个子对象的处理结果。
110.其中，至少一个子对象的处理结果包括至少一个子对象的每日数据变化量。
111.s308、将至少一个子对象的处理结果汇总为待处理的对象的处理结果。
112.s309、将待处理的对象的处理结果发送给终端设备。
113.s301-s309的技术名词、技术效果、技术特征，以及可选实施方式，可参照图3所示的s201-s205理解，对于重复的内容，在此不再累述。
114.在图3和图4所示的实施例的基础上，图5为本技术实施例提供的一种数据处理方法的软件架构图，如图5所示，该数据处理方法的软件架构包括数据拆分层、数据库层、数据模型层、计算层和组合层。其中，数据拆分层用于将待处理的对象拆分为多个子对象，从数据库层中确定多个子对象对应的处理数据，从数据模型层中确定多个子对象对应的数据模型。计算层用于调用数据库层中多个子对象对应的数据模型和数据库层中多个子对象对应
的处理数据进行数据数据处理，确定多个子对象对应的处理结果。组合层用于将多个子对象对应的处理结果组合为待处理的对象的处理结果。
115.与图5的软件架构相对应的，图6为本技术实施例提供的一种数据流转的示意图。如图6所示，服务器在接收到终端设备的数据处理请求后，首先通过分流器和适配器将待处理的对象拆分为多个子对象，随后，通过任务管理器采用对应的处理模型处理多个子对象的处理数据，得到多个子对象对应的处理结果。最后，将多个子对象对应的处理结果组合为待处理的对象的处理结果，并将待处理的对象的处理结果反馈给终端设备。
116.本技术实施例提供的数据处理方法的软件架构，各个层之间相互配合，可最大程度的解决计算中的重复计算问题和流程依赖问题。同时，各个细分产品进行独立计算运行，可达到最快的计算速度。
117.本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
118.图7为本技术实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。该数据处理装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现，可例如上述实施例中的服务器或服务器的芯片，以执行上述实施例中的数据处理方法。如图7所示，该数据处理装置500包括：
119.接收模块501，用于接收用户输入的数据处理请求，数据处理请求中包含待处理的对象和计算指标；
120.处理模块502，用于根据计算指标，将待处理的对象拆分为至少一个子对象；确定至少一个子对象对应的处理模型和处理数据；根据至少一个子对象对应的处理模型和处理数据，分别确定至少一个子对象的处理结果；根据至少一个子对象的处理结果，确定待处理的对象的处理结果。
121.一种可选的实施方式中，处理模块502，具体用于根据计算指标，确定待处理的对象的拆分方式；使用待处理的对象的拆分方式，将待处理的对象拆分为至少一个子对象。
122.一种可选的实施方式中，待处理的对象的拆分方式中包含有待处理的对象和待处理的对象的子对象的映射关系。
123.一种可选的实施方式中，处理模块502，具体用于根据计算指标和少一个子对象的类型，确定至少一个子对象对应的处理模型。
124.一种可选的实施方式中，处理模块502，具体用于获取至少一个子对象对应的处理模型的计算参数；根据至少一个子对象对应的处理模型的计算参数，从数据库中获取至少一个子对象对应的处理数据。
125.一种可选的实施方式中，至少一个子对象对应的处理数据包括至少一个子对象对应的动态数据、至少一个子对象对应的静态数据和至少一个子对象对应的计算缓存数据。
126.一种可选的实施方式中，至少一个子对象的处理结果包括至少一个子对象的每日数据变化量。
127.一种可选的实施方式中，处理模块502，具体用于将至少一个子对象的处理结果汇总为待处理的对象的处理结果。
128.一种可选的实施方式中，该装置还包括：
129.发送模块503，用于将待处理的对象的处理结果发送给终端设备。
130.一种可选的实施方式中，处理模型包括在险价值模型。
131.一种可选的实施方式中，在险价值模型是基于估值模型和分位数计算模型构建的。
132.需要说明的，图7所示实施例提供的数据处理装置，可用于执行上述任意实施例所提供的方法，具体实现方式和技术效果类似，这里不再进行赘述。
133.图8为本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图8所示，该电子设备可以包括：至少一个处理器601和存储器602。图8示出的是以一个处理器为例的电子设备。
134.存储器602，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，程序代码包括计算机操作指令。
135.存储器602可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
136.处理器601用于执行存储器602存储的计算机执行指令，以实现上述业务数据的处理方法；
137.其中，处理器601可能是一个中央处理器(central processing unit，简称为cpu)，或者是特定集成电路(application specific integrated circuit，简称为asic)，或者是被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
138.可选的，在具体实现上，如果通信接口、存储器602和处理器601独立实现，则通信接口、存储器602和处理器601可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(industry standard architecture，简称为isa)总线、外部设备互连(peripheral component，简称为pci)总线或扩展工业标准体系结构(extended industry standard architecture，简称为eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
139.可选的，在具体实现上，如果通信接口、存储器602和处理器601集成在一块芯片上实现，则通信接口、存储器602和处理器601可以通过内部接口完成通信。
140.本技术实施例还提供了一种芯片，包括处理器和接口。其中接口用于输入输出处理器所处理的数据或指令。处理器用于执行以上方法实施例中提供的方法。该芯片可以应用于数据处理装置中。
141.本技术还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁盘或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，具体的，该计算机可读存储介质中存储有程序信息，程序信息用于上述数据处理方法。
142.本技术实施例还提供一种程序，该程序在被处理器执行时用于执行以上方法实施例提供的数据处理方法。
143.本技术实施例还提供一种程序产品，例如计算机可读存储介质，该程序产品中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法实施例提供的数据处理方法。
144.在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产
生按照本发明实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solid state disk(ssd))等。
145.最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。