在当今的大数据时代,数据可视化可以让人们能够快速理解这些数据并对数据进行有效利用,从而分析并挖掘出其隐藏的价值信息。典型的数据可视化实现流程分为三个阶段:首先,大数据开发人员根据数据可视化的需求设计数据库,提供数据源;然后,后端开发人员对数据源进行条件查询,将结果包装成数据包;最后,前端工程师根据数据包实现可视化页面开发。随着需求的增多,这种冗长的开发流程很多时候会成为影响团队开发效率的关键因素,加上其中大部分代码具有较高的相似度,重复性工作也就逐渐体现出来,降低开发效率。解决上述问题,使用代码生成技术是一种有效且可行的解决方案。代码生成技术是一种专注于研究如何解放编码生产力,一种通过程序生成代码,使用程序来编程的技术。与传统的手工编写代码相比,代码生成技术极大地提高了软件的代码质量和程序开发人员的工作效率。但现有的代码生成工具很难满足现今的数据可视化开发需求,生成的代码只适用于一些部分的功能,并不能贯穿整个前后端的代码模块,且普遍存在针对性不强、扩展性较差、学习成本高的缺点。本课题主要针对上述代码生成工具存在的问题,设计了一套具体的解决方案,并提供了系统实现。在研究与实现的过程中,首先对代码生成方法进行了深入研究,通过根据拓扑排序将细粒度代码模板进行排序组合实现前端代码自动生成,通过引入反射技术与设计模式来实现后端代码动态部署。其次,设计实现了一个基于B/S架构的配置中心,为代码生成模块提供模板配置。然后,为了确保工具的可靠性与性能,工具提供了对服务的心跳监测与性能监测功能。最后,通过对系统的功能性测试和非功能性测试,在确保了各个功能在满足需求的同时,也保证了可视化数据的正确性和系统的稳定性。本课题能有效的提高编程人员在开发数据可视化功能时的效率,同时也为代码生成技术在软件工程的应用提供了新的思路与指导。