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URule Pro决策引擎语法介绍如下：规则定义：在一个脚本式规则文件当中，可以添加零至多个普通规则或循环规则定义信息，其定义位置必须要在导入库文件的定义信息之下。在一个普通规则当中，else部分如果没有动作可定义，那么是可以省略不写的。对照向导式决策集里的循环规则定义，可以看到结构完全一致，独特不同的是这里采用脚本方式实现。同样在脚本式循环规则的循环体中，如果没有“否则”部分，那么这里的“else”部分的定义就可以省略，这与普通规则一样。锐道URule Pro决策中的普通评分卡可以针对某个实体对象的属性条件进行评分。山东分布式决策引擎推荐

URule Pro决策引擎聚合节点介绍：聚合节点就是用来聚合由分支节点拆分出来的多个子的规则流的，所以有聚合节点，就一定要有分支节点，但有分支节点却不一定需要聚合节点（但如果设置了参数，或配置了分支节点的“启用多线程”属性值为“是”时，分支节点就启用了多线程执行功能，这样分支节点下一定需要一个聚合节点，否则会出现错误），对于URule Pro的决策流来说，拆分出子的决策流后是否有聚合节点是可选的，但聚合节点的出现则一定要有分支节点来配合，否则聚合节点就没有意义了。四川Linux决策引擎操作方法相比普通的决策表，URule Pro交叉决策表是从横向和纵向两个维度来独特确定一个值。

URule Pro决策引擎从2.1.7版本开始，向导式规则文件工具栏上新增了一个用于控制当前文件中所有向导式规则日志输出的开关按钮，它的默认状态为“禁用调试日志输出”，如果我们希望打开当前文件中所有向导式规则的日志输出功能，那么只需要在这里将“禁用调试日志输出”更改为“允许调试日志输出”即可。规则名及属性定义完成后，接下来就可以开始配置规则的主体部分，首先是“如果”部分，在如果部分当中可以添加若干条件，添加完条件后，就可以通过鼠标点击以向导方式设置条件，对于一个具体的条件来说，我们可以将其分为三个部分，分别是条件左边部分、比较操作符以及条件右边部分。条件左边部分，我们可选择的有变量、参数或者方法或函数，当然这相应的需要我们导入相关的变量库、参数库以及方法库。

URule Pro决策引擎语法介绍如下：URule Pro中的脚本的语法定义与解析采用的是ANTLR实现，在一个脚本式决策集当中，同样可以导入变量库、常量库、参数库以及动作库，同样可以编写普通规则和循环规则。对于一个完整的脚本规则文件，它的内容主要由三部分构成，分别是：导入资源库的头部分、规则定义部分以及函数定义部分。库文件导入部分：所谓的库文件导入部分，就是指在整个脚本规则文件的较顶部来定义导入哪些库文件，前面提到，通过较上方的工具栏，可以将我们规则当中需要用到的资源为导入进来。以导入变量库文件为例，在导入操作之前，需要我们首先将编辑光标定位于文件头部，然后点击较上方工具栏中“导入常量库”按钮，在弹出窗口中选择目标资源库文件，确定后，就可以在当前脚本规则文件中加入要导入的资源库文件。锐道URule Pro决策引擎当中提供的规则流可以把普通的规则集，决策表或评分卡串起来。

URule Pro决策引擎在代码中调用规则时，若要在本地查看调试信息，那么首先需要将属性设置为true，接下来为属性设置一个具体的已存在的目录值即可。 设置好属性后，默认会向这个属性对应的目录中输出以HTML格式的日志文件（默认情况下属性值为空，不会输出任何日志文件）， 输出的HTML日志文件采用的是时间戳命名方式，在生产环境下建议清空属性，以免调试信息输出对性能产生影响。在规则调用时需要在或方法后加上方法，这样才会执行日志写入操作。在某些情况下，为了方便查看，我们可能需要将这些调试信息输出到一个具体的文件，对于这一点，URule Pro也提供了相应的支持。在锐道URule Pro决策引擎中一个普通规则当中，else部分若无动作可定义，可以省略不写。四川Linux决策引擎操作方法

在URule Pro决策引擎中一个脚本式规则文件当中，可添加0至多个普通规则或循环规则定义信息。山东分布式决策引擎推荐

URule Pro决策引擎多条件组合介绍：在规则编写过程当中，如果有多个条件，那么可以采用“and”或“or”符号来对多个条件进行连接组合，同时对于组合的条件，还可以添加括号来实现组件条件计算的优先级，在未添加括号的多个组合条件之间，要使用相同连接符号，也就是说在未添加括号的多个组合条件之间，要么使用“and”，要么使用“or”。通过“and”或“or”符号来对多个条件进行连接组合以及添加括号或多层嵌套括号可以实现非常复杂的条件组合，从而满足我们的业务需求。对于连接多个条件的“and”或“or”符号，在使用时还可以用“&&”或“||”来替换，程序员一定很熟悉，“&&”或“||”在代码中表示的就是“并且”“或者”，除此之外，我们还可以直接使用“并且”“或者”的中文来连接多个条件。山东分布式决策引擎推荐

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