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在数字化转型的浪潮中，低代码平台是一股不可忽略的力量，它正在以前所未有的速度改变着软件研发的格局。低代码不仅极重地简化了研发流程，降低了技术门槛，还经过有效、灵活的特性，为企业和研发者带来了前所未有的创新机遇。
低代码和低代码研发是什么
低代码（Low-Code）是一种全新的研发方式。低代码的正式提出可以追溯到2014年，简单来讲，低代码指可经过少量的编程就能快速交付应用程序的研发方式。
低代码研发（Low-Code Development）一般供给丰富的预构建组件、模板和自动化工具，旨在简化应用研发过程，降低研发难度，缩短研发周期，加强研发效率，并使非专业程序员（如业务分析师、制品经理等）亦能够参与到应用研发中。
其中完全不消不写代码，经过可视化工具就能进行应用程序研发的，叫作为无代码研发（No-Code Development）。无代码研发平台属于低代码研发平台。
低代码怎样研发
低代码研发通常根据需要分析、数据建模、界面设计、业务规律编写、集成测试、安排和守护等过程。 需要分析：梳理和分析需要，确定相应的技术方法，是很重要的一步。因此呢、需要定义应用程序的功能和需要，确定研发目的和范围。数据建模：设计数据库和数据模型，确定数据结构和关系。详细来讲，研发人员要按照自己的应用需要和业务规律，先画出业务流程图，再按照功能需要列出数据模块名单，而后一个模块一个模块地梳理模型。界面设计：运用低代码研发平台供给的可视化编辑器设计用户界面和交互方式，应用设计方法，确定页面布局和功能组件。业务规律编写：低代码平台一般支持经过拖放式界面元素、预构建的组件和自动化的业务规律来快速构建业务规律，例如权限、校验、表示样式等，再按照需要增添交互按钮、筛选项、数据排序方式等功能。虽然低代码研发减少了手动编码的需要，但必要时仍需编写业务规律代码，以实现应用程序的核心功能。集成测试：对所配置的内容进行检测和集成测试，测试各个组件之间的集成效果和稳定性。低代码研发平台一般供给自动化测试工具，以简化测试过程。安排和守护：将应用程序安排到生产环境中，并定时进行守护和更新。低平台供给私有化、本地化安排模式，超高的灵活性，让其不消依赖第三方组件，就能够把应用一键安排到本地或云端的服务器上。低代码研发平台亦供给了易于守护和更新的应用程序结构，以及集成API等功能，以便容易地与其他系统和服务集成。低代码研发的优良
加速研发周期：低代码研发平台供给了可视化的界面和简化的工具，经过预置的组件和模板，以及拖拽式的界面设计，研发人员能够快速创建应用程序和业务流程，明显缩短研发时间，使得项目从概念到上线的速度大幅提高，从而缩短了研发周期。
降低研发成本：平台供给了拖放式的界面元素、预先构建的组件、自动化的业务规律和集成API等功能，减少了手动编码的需要，减少了对专业程序员的高度依赖，使得非技术背景的人员亦能直接运用这些组件来构建应用，参与到软件研发中来，这般一来，研发人员无需从零起始编写代码，只需进行必要的配置和调节，从而降低人力成本和研发成本。
加强灵活性：低代码平台支持快速迭代和定制化研发，研发人员能够按照实质需要对应用程序进行灵活的定制和扩展。企业能够容易按照市场反馈调节制品功能，快速适应市场变化和业务需要的变更，保持竞争力。
促进团队协作：低代码研发平台能够支持多人协作研发，区别团队成员能够在同一个平台上进行编码、设计和测试工作。低同期，非技术人员亦能参与应用程序的研发过程，加强了团队间的协作效率。跨职能团队能够更易地协作，一起设计和研发应用，加强团队间的沟通与理解。
易于守护和更新：低代码研发平台一般供给了易于守护和更新的应用程序结构，使得应用程序的后期守护变得更加简单。
低代码研发的趋势——AI与低代码的结合
而今，随着人工智能（AI）技术的日益成熟，低代码平台与AI的结合更加是为研发效率注入了新的活力，开启了全新的发展机遇。
随着人工智能技术的发展，将来低代码平台将更加多地融入AI元素，如自动代码生成、智能分析等，进一步提高研发效率。
智能编码辅助
AI技术能够深度融入低代码平台的编码过程中，经过自然语言处理（NLP）和设备学习（ML）技术，理解研发者的意图和需要，自动生成符合规范的代码片段或全部模块。这种智能辅助编码功能能够明显加强研发效率，帮忙研发人员快速构建应用程序，减少研发工作量和人为错误。
自动化测试与安排
在低代码平台中，AI能够自动执行测试用例，进行代码质量检测、性能测试等任务，保证软件质量。同期，AI还能按照测试结果智能调节安排策略，实现快速、安全的软件发布。这种自动化测试与安排流程不仅缩短了制品上市时间，还降低了运维成本。
智能分析与预测
AI技术还能对低代码平台中的数据进行深度挖掘和分析，对应用程序中的数据进行智能化分析和预测。基于这些数据，研发者能够集成智能数据分析和预测功能到低代码平台中，快速发掘数据之间的相关和趋势，更加精细地制定制品策略、优化用户体验，从而实现业务增长。另外，AI还能按照研发者的历史数据和习惯，供给个性化的研发意见和优化方法，进一步提高研发效率和质量。
行业应用深化
经过包含以上低代码和AI技术的结合方式，低代码与AI的融合将在各个行业得到广泛应用，如智慧城市、智能医疗、智能制造等，为研发者供给更加丰富和方便的研发环境和支持，亦为企业和用户供给更加智能化和个性化的服务和制品。返回外链论坛：www.fok120.com，查看更加多
责任编辑：网友投稿
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发表于 2024-8-27 16:31:56
