本申请涉及计算机
技术领域：
，特别是涉及一种虚拟资源的获取方法、系统、计算机设备和存储介质。
背景技术：
随着计算机技术的不断发展，通过计算机实现虚拟资源的获取越来越普遍。用户可以在虚拟资源获取平台基于不同获取逻辑获取自己满意的虚拟资源。然而，开发人员将虚拟资源的不同获取逻辑以代码形式固化在虚拟资源获取平台。换言之，基于传统的虚拟资源获取平台，用户只能选择一个既定的获取逻辑进行虚拟资源筛选，灵活性较低。如果用户期望对既定的获取逻辑进行变更，则需要开发人员重新编写获取逻辑代码，从而导致虚拟资源获取效率降低。技术实现要素：基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种既能提高虚拟资源获取效率和灵活性的虚拟资源的获取方法、系统、计算机设备和存储介质。一种虚拟资源的获取方法，所述方法包括：获取虚拟资源的配置页面，所述配置页面包括多个配置项；根据对所述配置项的配置操作，获取对应的配置参数；基于所述配置参数生成相应配置项对应的目标代码；将多个配置项对应的目标代码分别添加至模板代码，得到获取虚拟资源的执行代码；运行所述执行代码，在虚拟资源池中筛选与所述配置参数对应的虚拟资源。在其中一个实施例中，所述获取虚拟资源的配置页面，包括：在镜像仓库拉取相应的镜像文件；通过启动所述镜像文件部署虚拟资源获取平台；接收对所述虚拟资源获取平台的访问指令，所述访问指令包含网络标识；根据所网络标识对所述虚拟资源获取平台进行网络配置，以对不同用户访问的虚拟资源获取平台进行网络隔离；在网络隔离后的虚拟资源获取平台展示所述配置页面。在其中一个实施例中，所述获取虚拟资源的配置页面，包括：获取用户信息，根据所述用户信息建立用户画像，获取用户的浏览记录；根据所述用户画像和所述浏览记录确定用户的偏好矩阵；根据所述偏好矩阵预测用户的资源偏好；根据所述资源偏好预测多个配置项分别对应的初始配置参数；根据多个配置项及分别对应的初始配置参数，生成配置页面；展示所述配置页面。在其中一个实施例中，所述获取虚拟资源的配置页面，包括：获取用户信息，确定所述用户信息对应的用户类别；获取所述用户类别对应的资源列表；所述资源列表中记录了多个资源标识及每个所述资源标识对应的推荐热度值；根据所述推荐热度值，预测与所述用户信息相匹配的目标资源标识；根据所述目标资源标识对应的资源信息，确定多个配置项分别对应的初始配置参数；根据多个配置项及分别对应的初始配置参数，生成配置页面；展示所述配置页面。在其中一个实施例中，所述配置参数包含回测阈值；所述运行所述执行代码，在虚拟资源池中筛选与所述配置参数对应的虚拟资源，包括：对所述执行代码进行回测，得到回测结果；判断所述回测结果是否达到所述回测阈值；若是，运行所述执行代码，在虚拟资源池中筛选与所述配置参数对应的虚拟资源；否则，生成配置调整报告，展示所述配置调整报告。一种虚拟资源的获取系统，所述系统包括：终端，用于获取虚拟资源的配置页面；根据对配置页面中多个配置项的配置操作，获取对应的配置参数；基于所述配置参数生成相应配置项对应的目标代码；将多个配置项对应的目标代码分别添加至模板代码，得到获取虚拟资源的执行代码；运行所述执行代码，在虚拟资源池中筛选与所述配置参数对应的虚拟资源；服务器，用于获取筛选得到的虚拟资源对应的舆情指数；所述终端还用于根据所述舆情指数，展示筛选得到的多个虚拟资源。在其中一个实施例中，所述配置参数包含排序方式；所述终端还用于根据所述排序方式和所述舆情指数，对筛选得到的多个虚拟资源进行排序；按照所述排序展示筛选得到的多个虚拟资源。在其中一个实施例中，所述服务器还用于监测预设平台发布的舆情信息，对所述舆情信息拆分，得到多个短文本；在所述短文本中提取资源标识；利用预设的舆情分析模型计算每个所述短文本对应的情感指数；确定多个所述短文本分别对应的影响力权重；根据所述情感指数和所述影响力权重，计算相应资源标识对应的舆情指数。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取虚拟资源的配置页面，所述配置页面包括多个配置项；根据对所述配置项的配置操作，获取对应的配置参数；基于所述配置参数生成相应配置项对应的目标代码；将多个配置项对应的目标代码分别添加至模板代码，得到获取虚拟资源的执行代码；运行所述执行代码，在虚拟资源池中筛选与所述配置参数对应的虚拟资源。一种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以下步骤：获取虚拟资源的配置页面，所述配置页面包括多个配置项；根据对所述配置项的配置操作，获取对应的配置参数；基于所述配置参数生成相应配置项对应的目标代码；将多个配置项对应的目标代码分别添加至模板代码，得到获取虚拟资源的执行代码；运行所述执行代码，在虚拟资源池中筛选与所述配置参数对应的虚拟资源。上述虚拟资源的获取方法、系统、计算机设备和存储介质，通过在虚拟资源的配置页面对配置项进行配置，可以获取对应的配置参数；基于所述配置参数，可以生成相应配置项对应的目标代码；将多个配置项对应的目标代码分别添加至模板代码，可以得到运行对虚拟资源的获取逻辑的执行代码；通过运行所述执行代码，可以在虚拟资源池中筛选与所述配置参数对应的虚拟资源。由于用户可以基于配置页面对不同配置项进行配置操作，进而自定义虚拟资源的获取逻辑，可以提高虚拟资源获取灵活性；此外，根据用户自定义的获取逻辑自动生成对应的执行代码，减少开发人员编写代码的工作量，从而提高虚拟资源获取效率。附图说明图1为一个实施例中虚拟资源的获取方法的应用场景图；图2为一个实施例中虚拟资源的获取方法的流程示意图；图3为一个实施例中获取虚拟资源的配置页面步骤的流程示意图；图4为另一个实施例中获取虚拟资源的配置页面步骤的流程示意图；图5为又一个实施例中获取虚拟资源的配置页面步骤的流程示意图；图6为一个实施例中虚拟资源的获取系统的结构框图；图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请提供的虚拟资源的获取方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102与服务器104通过网络进行通信。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。终端102上部署了虚拟资源获取平台。用户可以在终端102基于虚拟资源获取平台进行资源获取逻辑的配置。终端102接收对虚拟资源的获取逻辑的配置请求，根据配置请求展示配置页面。配置页面包括多个配置项。用户可以在配置页面对配置项对应的配置参数进行配置。终端102将每个配置项的配置参数转化为对应的目标代码。终端102预存了用于获取某类虚拟资源的基本逻辑代码(以下称“模拟代码”)。模板代码包括多个配置项分别对应的标签。终端102利用配置项对应的目标代码替换模板代码中相应标签，从而将多个配置项对应的目标代码分别添加至模板代码，得到用于获取虚拟资源的执行代码。终端102调用资源收集接口监测指定平台发布的虚拟资源，将监测的虚拟资源存放至虚拟资源池。执行代码包含了在虚拟资源池中获取虚拟资源的获取逻辑。终端102通过运行该执行代码，在虚拟资源池筛选与配置参数相对应的虚拟资源。终端102在筛选得到虚拟资源后可以在服务器104获取相应虚拟资源的舆情指数，结合预先配置的排序方式和舆情指数，对筛选得到的多个虚拟资源进行排序，按照排序展示多个虚拟资源。上述虚拟资源的获取过程，用户可以自定义虚拟资源的获取逻辑，提高虚拟资源获取灵活性；此外，根据用户定义的获取逻辑自动生成对应的执行代码，减少开发人员编写代码的工作量，从而提高虚拟资源获取效率。在一个实施例中，如图2所示，提供了一种虚拟资源的获取方法，以该方法应用于图1中的终端为例进行说明，包括以下步骤：步骤202，获取虚拟资源的配置页面，配置页面包括多个配置项。终端上运行了虚拟资源获取平台。该虚拟资源获取平台可以是面向接口编程的，以能够支持任意实现相应接口方法的技术框架，以提高虚拟资源获取平台的扩展性。虚拟资源获取平台也可以是基于docker(一种开源的应用容器引擎)等容器技术实现的。采用容器技术进行部署，可以提高虚拟资源获取平台的灵活性。当用户需要获取虚拟资源时，可以在虚拟资源获取平台的配置页面进行获取逻辑的配置。具体的，配置页面包括多个配置项。配置项包括资源池过滤条件和资源筛选条件。其中，资源池过滤条件包括资源发布方的多种属性信息,如行业、规模等。资源筛选条件包括资源的多种指标信息,如技术指标或增值指标等。具体的构成资源筛选条件的指标内容和数量，用户可以根据需求自由增删。步骤204，根据对配置项的配置操作，获取对应的配置参数。用户可以在配置页面增删配置项，并对每个配置项分别进行配置，即设置配置项对应的配置参数。配置参数包括运算符、阈值或指标区间等。运算符可以是比较运算符。在另一个实施例中，全部或部分配置项在配置页面预置了对应的配置参数选项，用户只需从中选择即可完成配置，减少用户配置工作量，也提高配置效率。例如，配置项“行业”对应阈值的配置参数选项可以包括建筑、传媒、通信、银行等。步骤206，基于配置参数生成相应配置项对应的目标代码。虚拟资源获取平台部署了对应的数据库，并在数据库中存储了每个配置项对应的基础代码。虚拟资源获取平台对用户在配置页面触发的配置操作进行监听，当监听到对某个配置项的配置操作时获取相应的基础代码，基于配置操作对应的配置参数对基础代码进行更新，得到对应的目标代码。在另一个实施例中，虚拟资源获取平台对用户在配置页面触发的配置操作进行监听，每监听到完成某个配置项的配置，则将该配置项及对应的配置参数转化为对应的目标代码，从而当用户配置完成获取逻辑时，虚拟资源获取平台只需将最后配置的配置项及配置参数转化为对应的目标代码。用户每完成一个配置项的配置操作，即将相应配置参数转化为目标代码，相比在获取逻辑配置完毕时统一将多个配置项转化为目标代码，可以提高代码转换效率，从而可以提高执行代码生成效率，进而可以提高资源获取效率。步骤208，将多个配置项对应的目标代码分别添加至模板代码，得到获取虚拟资源的执行代码。虚拟资源获取平台还在数据库中存储了模板代码。模板代码是能够实现虚拟资源获取的基本逻辑代码。换言之，模块代码包括不同执行代码中均会用到的相同的部分代码。配置不同虚拟资源获取逻辑采用的模板代码可以相同，也可以不同。模板代码包括配置页面中每个配置项对应的标签。标签用于记录相应配置项对应目标代码在模板代码中的填充位置。需要说明的是，初始的模板代码中每个标签均处于无效状态，例如作为注释部分存放在模板代码中。当监听到对某个配置项的配置操作时，虚拟资源获取平台在初始的模板代码中将相应配置项对应的标签激活。激活的方式可以是将标签前后的注释标志删除，使标签转化为可执行语句。虚拟资源获取平台将该标签替换为相应的目标代码。当用户完成获取逻辑的配置，即完成对关注的多个配置项的配置操作时，按照上述方式将每个配置项对应目标代码均已添加至模板代码中，得到该获取逻辑对应的执行代码。步骤210，运行执行代码，在虚拟资源池中筛选与配置参数对应的虚拟资源。不同资源发布方分别具有对应的资源池构建接口。虚拟资源获取平台调用相应的资源池构建接口，按照预设时间频率在相应资源发布方服务器提取对应的虚拟资源的属性信息，将提取到的虚拟资源的属性信息存储至预先构建的虚拟资源池。虚拟资源池可以是用于存放多个虚拟资源的属性信息的存储模块，如数据库或消息队列等。虚拟资源获取平台根据用户在配置页面触发的资源获取指令，运行上述执行代码，基于执行代码蕴含的获取逻辑确定满足用户配置的资源池过滤条件的资源发布方。在另一个实施例中，可以将满足资源池过滤条件的资源发布方对应的虚拟资源的属性信息提取出来，单独形成子资源池。虚拟资源获取平台基于执行代码蕴含的获取逻辑，在子资源池中筛选满足用户配置的资源筛选条件的虚拟资源，展示筛选得到的虚拟资源的属性信息。本实施例中，通过在虚拟资源的配置页面对配置项进行配置，可以获取对应的配置参数；基于配置参数，可以生成相应配置项对应的目标代码；将多个配置项对应的目标代码分别添加至模板代码，可以得到运行对虚拟资源的获取逻辑的执行代码；通过运行执行代码，可以在虚拟资源池中筛选与配置参数对应的虚拟资源。由于用户可以基于配置页面对不同配置项进行配置操作，进而自定义虚拟资源的获取逻辑，可以提高虚拟资源获取灵活性；此外，根据用户自定义的获取逻辑自动生成对应的执行代码，减少开发人员编写代码的工作量，从而提高虚拟资源获取效率。在一个实施例中，如图3所示，获取虚拟资源的配置页面，包括：步骤302，在镜像仓库拉取相应的镜像文件。步骤304，通过启动镜像文件部署虚拟资源获取平台。步骤306，接收对虚拟资源获取平台的访问指令，访问指令包含网络标识。步骤308，根据所网络标识对虚拟资源获取平台进行网络配置，以对不同用户访问的虚拟资源获取平台进行网络隔离。步骤310，在网络隔离后的虚拟资源获取平台展示配置页面。为了减少虚拟资源获取平台的安装繁琐，开发虚拟资源获取平台对应的镜像文件，进而以容器方式安装部署虚拟资源获取平台。具体的，开发人员在服务器上安装docker服务组件，将虚拟资源获取平台的代码文件以及运行所依赖的所有文件按照标准目录存放在docker服务组件的目录中，基于dockerbuild命令将该目录打包成docker镜像文件(以下简称“镜像文件”)，从而将虚拟资源获取平台及其运行所依赖的其他文件打包到一个可移植的容器中。开发人员通过dockerpush命令将镜像文件上传至镜像仓库。用户可以通过在镜像仓库下载镜像文件，访问虚拟资源获取平台。终端可以基于镜像文件访问虚拟资源获取平台。具体的，当用户需要访问虚拟资源获取平台时，可以通过终端从镜像仓库下载虚拟资源获取平台的镜像文件，在命令行窗口输入dockerrun命令启动镜像文件，在浏览器输入镜像文件的存储地址即可访问虚拟资源获取平台。虚拟资源的获取与转移由于涉及用户的财产安全，需要在较为安全的网络环境下进行。为了提高虚拟资源获取安全性，将不同用户访问的虚拟资源获取平台进行网络隔离。具体的，用户在终端触发对虚拟资源获取平台的访问指令。访问指令携带了用户标识和overlay网络标识(以下简称“网络标识”)。终端根据访问指令，调用网络配置接口向网络配置服务器发送网络隔离请求。网络隔离请求携带了用户标识和网络标识。网络配置服务器识别接收到的网络标识是否属于其他用户对应的网络标识。若否，则表示尚未有用户采用该网络标识，网络配置服务器根据接收到的用户标识获取对应的终端标识，利用该网络标识对用户标识对应的终端进行网络配置。不同用户采用不同overlay网络访问虚拟资源获取平台，从而保证不同虚拟资源获取平台之间的隔离性。由于镜像文件预先集成了其运行所依赖的所有其他文件，使得虚拟资源获取平台可以独立运行，无需依赖其他组件，使用户在安装部署该虚拟资源获取平台时，无需关心当前的平台版本或者依赖库的支持问题，大大简化安装操作。本实施例中，当用户需要访问虚拟资源获取平台时，只需在镜像仓库下载对应的镜像文件，通过预设指令启动镜像，即可在浏览器通过相应访问地址直接访问虚拟资源获取平台，从而在安装部署上实现开包即用，省时省力。通过简单的网络配置即可实现不同虚拟资源获取平台之间的隔离，提高虚拟资源获取平台隔离效率；对不同虚拟资源获取平台进行网络隔离，可以提高虚拟资源获取安全性。在一个实施例中，如图4所示，获取虚拟资源的配置页面，包括：步骤402，获取用户信息，根据用户信息建立用户画像，获取用户的浏览记录。步骤404，根据用户画像和浏览记录确定用户的偏好矩阵。步骤406，根据偏好矩阵预测用户的资源偏好。步骤408，根据资源偏好预测多个配置项分别对应的初始配置参数。步骤410，根据多个配置项及分别对应的初始配置参数，生成配置页面。步骤412，展示配置页面。为了减少用户在配置页面对每个配置项逐一进行配置的负担，虚拟资源获取平台预先根据用户信息向用户进行虚拟资源推荐，并将推荐的虚拟资源的属性信息展示在配置页面。换言之，配置页面中多个配置项分别具有对应的初始配置参数，用户可以在初始配置参数基础上进行获取逻辑配置，提高配置效率。传统的主要通过协同过滤技术进行虚拟资源推荐。协同过滤技术是根据用户进行虚拟资源转移的历史情况去推荐。虚拟资源转移是指将资金资源进行转换，获取与该资金资源等值的虚拟资源。但是对于新用户来说往往面临冷启动问题，很难得到精确的推荐，并且对于有些虚拟资源用户的兴趣可能是一次性的，如果只是根据用户进行虚拟资源转移的历史情况进行推荐，推荐的准确率往往不高。为了提高虚拟资源推荐准确率，虚拟资源获取平台根据用户录入的用户标识获取对应的用户信息。用户标识可以是平台账号等。用户信息多个标签信息。标签信息包括用户的年龄、性别、职业、婚姻状况、文化程度、职业、财产保障、健康状况等属性。虚拟资源获取平台将获取的多个标签信息组成为一个文本向量，将组成的文本向量作为该用户的用户画像。用户画像作为实际用户的虚拟代表，其往往是根据产品和市场来构建出来的，反应了真实用户的特征和需求。虚拟资源获取平台还捕获用户的浏览记录。用户的浏览记录可以是对某虚拟资源的点击操作或查询操作。例如，可以将浏览记录设为是否点选过某虚拟资源，如果点选了则为1，如果没有点选则为0。当然也可以同时将用户对多个虚拟资源的点选情况或者浏览情况作为浏览记录。虚拟资源获取平台根据用户画像和浏览记录确定用户的偏好矩阵。具体的，通过将用户画像和浏览记录一起组合为一个长的文本向量，将该文本向量作为一个输入变量代入随机森林模型，进而预测用户期望获取到各类虚拟资源的概率。比如，假设目前虚拟资源池有100个虚拟资源(a1到a100)，我们需要根据用户画像和用户的浏览记录预测用户期望获取各个虚拟资源的概率。考察是否点选了a1虚拟资源作为用户的浏览记录，用户获取了则为1，若用户没有获取则为0。那么用户画像和浏览记录组成的输入变量如表1所示：表1标签1标签2标签3标签4……标签n浏览记录a1用户1女25岁白领未婚………1用户2男40岁蓝领已婚………0将已有下一步的虚拟资源获取行为的用户作为样本进行建模，预测当前用户期望获取各个虚拟资源的可能性，输出变量如表2所示:表2a2a3a4……an用户1获取概率0.10.20.2……0.1用户2获取概率0.20.150.25……0.15虚拟资源获取平台根据期望得到虚拟资源的概率得到用户的偏好矩阵。对于每个用户来说，都满足p(a2)+p(a3)+…+p(an)＝1。接下来，依次考虑点选了a2虚拟资源之后可能的获取概率，生成如上表所示的概率表，依次类推，直到建立100个虚拟资源(a1-a100)的随机森林模型，最终根据建立的随机森林模型得到用户期望得到各虚拟资源的偏好矩阵。采用随机森林的算法预测用户的偏好矩阵是通过以已有下一步获取行为的用户作为样本来预测的，也就是说，该方法是通过结合整体人群的概率、个人属性和当前状态来进行推荐的，提高了推荐的准确率。虚拟资源获取平台根据偏好矩阵得到用户的感兴趣列表，这里的感兴趣列表可以是该用户对各类虚拟资源感兴趣的概率，也可以是经过感兴趣的概率筛选得到的用户感兴趣的虚拟资源，也可以是能够体现用户资源偏好的其他表现形式。虚拟资源获取平台根据该用户的感兴趣列表中一个或多个虚拟资源的属性信息确定预测配置页面中多个配置项分别对应的初始配置参数。例如，将预测的用户可能最感兴趣的一个虚拟资源的属性信息写入配置页面。虚拟资源获取平台根据多个配置项及分别对应的初始配置参数，生成并展示配置页面。本实施例中，预先根据用户信息向用户进行虚拟资源推荐，并将推荐的虚拟资源的属性信息展示在配置页面，减少用户在配置页面对每个配置项逐一进行配置的负担，提高虚拟资源获取效率。在一个实施例中，如图5所示，获取虚拟资源的配置页面，包括：步骤502，获取用户信息，确定用户信息对应的用户类别。步骤504，获取用户类别对应的资源列表；资源列表中记录了多个资源标识及每个资源标识对应的推荐热度值。步骤506，根据推荐热度值，预测与用户信息相匹配的目标资源标识。步骤508，根据目标资源标识对应的资源信息，确定多个配置项分别对应的初始配置参数。步骤510，根据多个配置项及分别对应的初始配置参数，生成配置页面；展示配置页面。为了减少用户在配置页面对每个配置项逐一进行配置的负担，虚拟资源获取平台预先根据用户信息向用户进行虚拟资源推荐，并将推荐的虚拟资源的属性信息展示在配置页面。本实施例虚拟资源获取平台根据用户类别进行虚拟资源推荐。具体的，用户类别是指预先根据用户信息划分的类别。不同用户类别所对应的感兴趣的虚拟资源不同。根据当前用户的用户信息(以下简称“当前用户信息”)与样本用户的用户信息之间的相似度确定与当前用户信息对应的用户类别，为了与一般的用户类别进行区分，称为“目标用户类别”。相似度的计算可以采用距离度量的方式，比如，可以采用欧式距离，也可以采用曼哈顿距离。在一个实施例中，相似度的计算是根据当前用户的用户信息对应的当前用户特征向量与用户信息对应的客户特征向量之间的距离计算得到的。为了计算相似度，首先，需要获取与当前用户信息对应的当前用户特征向量。当前用户特征向量是指将各个用户信息的指标转换为可以衡量的数字表示的形式。比如，年龄可以直接用实际的年龄数字表示，性别分别采用0表示女，1表示男，婚姻状况可以分为未婚、已婚、离异三种状态，分别采用1、2和3表示。健康状况可以简单分为健康、不健康以及亚健康三种状态，当然也可以细分为0-100的健康数值。职业按照行业类别分为多个类，并设置每一类对应的数字。在另一个实施例中，相似度也可以通过获取用户信息中每个元素与样本用户的用户信息相应元素之间的相似度，然后进行加权求和得到的。虚拟资源获取平台获取目标用户类别对应的资源列表，资源列表中记录了每个待推荐虚拟资源对应的推荐热度值。其中，资源列表是与用户类别对应的，不同的用户类别对应不同的待推荐虚拟资源类别，资源列表中记录了每个待推荐虚拟资源对应的推荐热度值。推荐热度值反映了用户对待推荐虚拟资源的感兴趣程度，推荐热度值与用户的感兴趣程度成正相关，即推荐热度值越大，表明待推荐虚拟资源所对应的感兴趣程度越大。在一个实施例中，推荐热度值是动态变化的。虚拟资源获取平台根据资源列表中各个待推荐虚拟资源的推荐热度值确定与当前用户信息对应的目标资源标识。在其中一个实施例中，将资源列表中的待推荐虚拟资源按照推荐热度值从大到小进行排序，获取前预设个数的待推荐虚拟资源的资源标识作为目标资源标识。虚拟资源获取平台根据目标资源标识对应虚拟资源的属性信息确定预测配置页面中多个配置项分别对应的初始配置参数。虚拟资源获取平台根据多个配置项及分别对应的初始配置参数，生成并展示配置页面。本实施例中，预先根据用户信息向用户进行虚拟资源推荐，并将推荐的虚拟资源的属性信息展示在配置页面，减少用户在配置页面对每个配置项逐一进行配置的负担，提高虚拟资源获取效率。此外，根据用户信息确定用户类别，根据用户类别所对应的资源列表中待推荐虚拟资源对应的推荐热度值进行推荐，即有针对性地对用户进行推荐，提高了推荐的准确度，减少了推荐资源的浪费。在一个实施例中，配置参数包含回测阈值；运行执行代码，在虚拟资源池中筛选与配置参数对应的用户类别，包括：对执行代码进行回测，得到回测结果；判断回测结果是否达到回测阈值；若是，运行执行代码，在虚拟资源池中筛选与配置参数对应的虚拟资源；否则，生成配置调整报告，展示配置调整报告。配置项还包括回测条件。不同类型虚拟资源对应的回测条件可以不同。例如，用于投资的虚拟资源的回测条件可以包括资源交易值、资源持有周期、资源分配比例、资源分配比例调节跨度等。虚拟资源获取平台按照预设规则，将回测条件转化为对应的回测阈值。回测阈值包括阿尔法收益、贝塔收益、夏普比例、收益回撤比、最大回撤、连续亏损周期等多项指标。当获取逻辑配置完毕时，用户可以在配置页面触发回测指令。虚拟资源获取平台根据回测指令,调用回测接口对执行代码进行回测，得到回测结果。回测接口可以是基于python等云端回测框架实现的。虚拟资源获取平台将计算得到的回测结果与回测阈值进行比较，判断是否达到对应回测阈值。若回测结果均达到对应的回测阈值，表示运行代码蕴含的获取逻辑表现良好，虚拟资源获取平台运行执行代码，按照上述方式在虚拟资源池中筛选与配置参数对应的虚拟资源。若存在回测结果未达到对应的回测阈值，表示运行代码蕴含的获取逻辑需要调整，虚拟资源获取平台计算回测结果与相应回测阈值的差值，根据预设的多种差值与对应的调整策略确定该差值对应的调整策略，基于获取到的调整策略生成配置调整报告，展示配置调整报告，以提示用户在配置页面对虚拟资源的获取逻辑进行调整。本实施例中，在获取逻辑配置前进行虚拟资源推荐，在获取逻辑配置后进行回测并在回测结果不理想时及时给出调整策略，极大的方便了用户进行获取逻辑的配置，降低获取逻辑配置门槛，进而提高虚拟资源获取效率。在一个实施例中，配置参数包含排序方式；方法还包括：获取筛选得到的虚拟资源对应的舆情指数；根据排序方式和舆情指数，对筛选得到的多个虚拟资源进行排序；按照排序展示筛选得到的多个虚拟资源。虚拟资源获取平台通过运行执行代码，可以在虚拟资源池筛选与配置参数相对应的虚拟资源。筛选得到的虚拟资源可能有多个，为了方便用户在尽可能短的时间内获取到更有价值的虚拟资源，虚拟资源获取平台对筛选得到的多个虚拟资源进行排序。具体的，配置项还包括排序方式。换言之，用户在配置获取逻辑时可以对虚拟资源的排列方式预定义。排序方式包括一个或多个排序指标，如技术指标、盈利指标等。为了能够向用户提高具有高价值的虚拟资源，虚拟资源获取平台对虚拟资源池中的多个虚拟资源的舆情指数进行周期性评估。舆情指数是指对虚拟资源在当下社会局势的升值或贬值的发展趋势的测算结果。虚拟资源获取平台结合用户预先配置排列方式以及周期性测得的虚拟资源的舆情指数，综合对筛选得到的多个虚拟资源进行排序。本实施例中，结合用户预先配置排列方式的静态指标，以及周期性测得的虚拟资源舆情指数的动态指标，综合对筛选得到的多个虚拟资源进行排序，可以方便用户在尽可能短的时间内获取到更有价值的虚拟资源，提高虚拟资源获取效率。在一个实施例中，获取筛选得到的虚拟资源对应的舆情指数，包括：监测预设平台发布的舆情信息，对舆情信息拆分，得到多个短文本；在短文本中提取资源标识；利用预设的舆情分析模型计算每个短文本对应的情感指数；确定多个短文本分别对应的影响力权重；根据情感指数和影响力权重，计算相应资源标识对应的舆情指数。预设平台可以是预设的多种新闻阅读器或社交平台，如浏览器、今日头条等新闻阅读器，或者微信、微博、贴吧或知乎等社交平台。服务器对预设平台在监控周期内发布的舆情信息分别进行文本分类，得到每个舆情信息对应的一个或多个舆情标签。舆情标签可以是舆情信息中的关键词。服务器预存储了多个虚拟资源相关词。服务器筛选舆情标签包含虚拟资源相关词的舆情信息(以下称“目标舆情信息”)。服务器对目标舆情信息进行拆分。具体的，目标舆情信息可以是文本、语音、视频或图片等。若目标舆情信息为语音、视频或图片，则将其先转换为文本。转换后的目标舆情信息为包括多个拆分标识符的长文本。服务器将每个拆分标识符所在位置确定为拆分位置，在长文本的每个拆分位置进行拆分，得到多个短文本。拆分标识符可以语句结束符，如句号、感叹号等。服务器对每个短文本进行分词处理。服务器通过字典树(trie)算法在短文本中提取资源标识。资源标识可以是虚拟资源的名称或编号等。服务器利用预设的舆情分析模型计算每个短文本对应的情感指数。舆情分析模型可以对机器学习分类模型训练得到的。机器学习分类模型可以是xgboost模型等。具体的，服务器对样本舆情信息拆分得到的每个短文本进行分词处理，基于word2vec模型将分词得到多个语料转化为词向量，并对每个词向量添加对应的分类标签。词向量及对应的分类标签构成训练集，基于训练集对机器学习分类模型进行训练，得到舆情分析模型。每个舆情信息具有对应的简介信息，如发布时间、发布媒体、发布作者等。服务器基于舆情信息的简介信息，计算每个舆情信息的影响力权重。例如，影响力权重可以是时间权重、媒体权重与作者权重等的累加和。服务器在不同舆情信息中可以提取到不同的资源标识。服务器根据资源标识对应的短文本的情感指数以及对应影响力权重，计算相应虚拟资源的舆情指数。本实施例中，利用舆情分析模型计算每个舆情信息的情感指数；根据舆情信息的情感指数和影响力权重，预测虚拟资源受舆情信息的影响结果，提高预测准确性。应该理解的是，虽然图2～5的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2～5中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。在一个实施例中，如图6所示，提供了一种虚拟资源的获取系统，包括：终端602和服务器604，其中：终端602，用于获取虚拟资源的配置页面；根据对配置页面中多个配置项的配置操作，获取对应的配置参数；基于配置参数生成相应配置项对应的目标代码；将多个配置项对应的目标代码分别添加至模板代码，得到获取虚拟资源的执行代码；运行执行代码，在虚拟资源池中筛选与配置参数对应的虚拟资源。服务器604，用于获取筛选得到的虚拟资源对应的舆情指数。终端602还用于根据舆情指数，展示筛选得到的多个虚拟资源。在一个实施例中，终端602还用于在镜像仓库拉取相应的镜像文件；通过启动镜像文件部署虚拟资源获取平台；接收对虚拟资源获取平台的访问指令，访问指令包含网络标识；根据所网络标识对虚拟资源获取平台进行网络配置，以对不同用户访问的虚拟资源获取平台进行网络隔离；在网络隔离后的虚拟资源获取平台展示配置页面。在一个实施例中，终端602还用于获取用户信息，根据用户信息建立用户画像，获取用户的浏览记录；根据用户画像和浏览记录确定用户的偏好矩阵；根据偏好矩阵预测用户的资源偏好；根据资源偏好预测多个配置项分别对应的初始配置参数；根据多个配置项及分别对应的初始配置参数，生成配置页面；展示配置页面。在一个实施例中，终端602还用于获取用户信息，确定用户信息对应的用户类别；获取用户类别对应的资源列表；资源列表中记录了多个资源标识及每个资源标识对应的推荐热度值；根据推荐热度值，预测与用户信息相匹配的目标资源标识；根据目标资源标识对应的资源信息，确定多个配置项分别对应的初始配置参数；根据多个配置项及分别对应的初始配置参数，生成配置页面；展示配置页面。在一个实施例中，配置参数包含回测阈值；终端602还用于对执行代码进行回测，得到回测结果；判断回测结果是否达到回测阈值；若是，运行执行代码，在虚拟资源池中筛选与配置参数对应的虚拟资源；否则，生成配置调整报告，展示配置调整报告。在一个实施例中，配置参数包含排序方式；终端602还用于根据排序方式和舆情指数，对筛选得到的多个虚拟资源进行排序；按照排序展示筛选得到的多个虚拟资源。在一个实施例中，服务器604还用于监测预设平台发布的舆情信息，对舆情信息拆分，得到多个短文本；在短文本中提取资源标识；利用预设的舆情分析模型计算每个短文本对应的情感指数；确定多个短文本分别对应的影响力权重；根据情感指数和影响力权重，计算相应资源标识对应的舆情指数。关于虚拟资源的获取系统的具体限定可以参见上文中对于虚拟资源的获取方法的限定，在此不再赘述。上述虚拟资源的获取系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种虚拟资源的获取方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取虚拟资源的配置页面，配置页面包括多个配置项；根据对配置项的配置操作，获取对应的配置参数；基于配置参数生成相应配置项对应的目标代码；将多个配置项对应的目标代码分别添加至模板代码，得到获取虚拟资源的执行代码；运行执行代码，在虚拟资源池中筛选与配置参数对应的虚拟资源。在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：在镜像仓库拉取相应的镜像文件；通过启动镜像文件部署虚拟资源获取平台；接收对虚拟资源获取平台的访问指令，访问指令包含网络标识；根据所网络标识对虚拟资源获取平台进行网络配置，以对不同用户访问的虚拟资源获取平台进行网络隔离；在网络隔离后的虚拟资源获取平台展示配置页面。在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取用户信息，根据用户信息建立用户画像，获取用户的浏览记录；根据用户画像和浏览记录确定用户的偏好矩阵；根据偏好矩阵预测用户的资源偏好；根据资源偏好预测多个配置项分别对应的初始配置参数；根据多个配置项及分别对应的初始配置参数，生成配置页面；展示配置页面。在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取用户信息，确定用户信息对应的用户类别；获取用户类别对应的资源列表；资源列表中记录了多个资源标识及每个资源标识对应的推荐热度值；根据推荐热度值，预测与用户信息相匹配的目标资源标识；根据目标资源标识对应的资源信息，确定多个配置项分别对应的初始配置参数；根据多个配置项及分别对应的初始配置参数，生成配置页面；展示配置页面。在一个实施例中，配置参数包含回测阈值；处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：对执行代码进行回测，得到回测结果；判断回测结果是否达到回测阈值；若是，运行执行代码，在虚拟资源池中筛选与配置参数对应的虚拟资源；否则，生成配置调整报告，展示配置调整报告。在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取虚拟资源的配置页面，配置页面包括多个配置项；根据对配置项的配置操作，获取对应的配置参数；基于配置参数生成相应配置项对应的目标代码；将多个配置项对应的目标代码分别添加至模板代码，得到获取虚拟资源的执行代码；运行执行代码，在虚拟资源池中筛选与配置参数对应的虚拟资源。在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：在镜像仓库拉取相应的镜像文件；通过启动镜像文件部署虚拟资源获取平台；接收对虚拟资源获取平台的访问指令，访问指令包含网络标识；根据所网络标识对虚拟资源获取平台进行网络配置，以对不同用户访问的虚拟资源获取平台进行网络隔离；在网络隔离后的虚拟资源获取平台展示配置页面。在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取用户信息，根据用户信息建立用户画像，获取用户的浏览记录；根据用户画像和浏览记录确定用户的偏好矩阵；根据偏好矩阵预测用户的资源偏好；根据资源偏好预测多个配置项分别对应的初始配置参数；根据多个配置项及分别对应的初始配置参数，生成配置页面；展示配置页面。在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取用户信息，确定用户信息对应的用户类别；获取用户类别对应的资源列表；资源列表中记录了多个资源标识及每个资源标识对应的推荐热度值；根据推荐热度值，预测与用户信息相匹配的目标资源标识；根据目标资源标识对应的资源信息，确定多个配置项分别对应的初始配置参数；根据多个配置项及分别对应的初始配置参数，生成配置页面；展示配置页面。在一个实施例中，配置参数包含回测阈值；计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：对执行代码进行回测，得到回测结果；判断回测结果是否达到回测阈值；若是，运行执行代码，在虚拟资源池中筛选与配置参数对应的虚拟资源；否则，生成配置调整报告，展示配置调整报告。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。当前第1页12