使用轻易云数据集成平台将聚水潭调拨单转换为金蝶云星空分步式调入单

2022-04-08 16:29:59
轻易云集成顾问-蔡威

聚水潭数据集成到金蝶云星空：实现高效、可靠的数据对接

在现代企业信息化过程中，系统间的数据集成至关重要。本文将分享一个技术案例，如何通过轻易云数据集成平台，将聚水潭的调拨单成功对接到金蝶云星空的分步式调入单。实际运行方案名称为“聚水潭-调拨单-->金蝶-分步式调入单”。这一过程涉及多个关键技术点，包括API接口调用、数据格式转换及分页限流处理等。

1. 确保数据不漏单

为了确保从聚水潭获取的数据完整无误，此次实施中我们采用了定时抓取机制，并辅以实时监控与日志记录。在考虑接口限流问题的情况下，我们使用了分页请求方法，通过调用/open/allocate/query接口，有效避免了大数据量带来的性能瓶颈，同时也保障了每一笔交易数据都能及时准确地被捕获。

2. 大量数据快速写入金蝶云星空

对于写入部分，利用金蝶云星空提供的批量保存API batchSave进行操作。该API支持一次性传输大量数据，从而极大提升了写入效率。然而，由于两者之间存在一定的数据格式差异，我们在此基础上进行了细致的字段映射和转换处理，以确保所有必要信息准确无误地加载至目标系统。同时，为应对可能出现的网络波动或服务不可用情况，我们还设计了一套错误重试机制，使得整个过程更加稳定和可靠。

3. 数据格式差异与自定义映射处理

聚水潭和金蝶云星空在一些具体字段上的定义有所不同，这就需要进行精确的数据映射工作。例如，对于日期时间格式、金额字段单位以及编码规则等，我们均进行了细粒度调整。这不仅依赖于轻易云平台强大的定制化能力，也需要详细分析两端系统的数据结构并逐项对应验证。此外，在处理这些复杂转换时，还加入了异常检测功能，一旦发现不匹配情况，即刻进行报警并重新尝试获取和写入操作。

以上内容为这次技术实现的重要开篇部分，下文将进一步探讨具体实现步骤及相关代码示例，全面展示如何完成从聚水潭到金蝶云星空的一体化、高效能、零丢失集成方案。用友与CRM系统接口开发配置

调用聚水潭接口获取并加工数据的技术实现

在数据集成过程中，调用源系统的API接口是至关重要的一步。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用聚水潭的/open/allocate/query接口获取调拨单数据，并进行初步加工处理。

接口配置与请求参数

首先，我们需要配置元数据以便正确调用聚水潭的API接口。以下是元数据配置的详细信息：

{
  "api": "/open/allocate/query",
  "effect": "QUERY",
  "method": "POST",
  "number": "io_id",
  "id": "io_id",
  "name": "name",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field": "modified_begin", "label": "修改起始时间", "type": "datetime", "value": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"},
    {"field": "modified_end", "label": "修改结束时间", "type": "datetime", "value": "{{CURRENT_TIME|datetime}}"},
    {"field": "page_index", "label": "第几页", "type": "string", "value":"1"},
    {"field": "page_size", "label":"每页多少条","type":"string","describe":"默认30，最大50","value":"30"},
    {"field":"type","label":"调拨类型","type":"string","value":"调拨入"},
    {"field":"io_ids","label":"调拨单号","type":"string","parser":{"name":"StringToArray","params":","}}
  ],
  "buildModel": true,
  "autoFillResponse": true,
  "beatFlat":["items"],
  "condition_bk":[[{"field":"items_qty","logic":"neqv2","value":"0"}]],
  "condition":[[{"field":"items_qty","logic":"neqv2","value":"0"},{"field":"status","logic":"in","value":"Confirmed,Confirming"}]]
}

请求参数解析

modified_begin 和 modified_end：用于指定查询的时间范围，分别代表修改起始时间和结束时间。这两个字段使用了动态值替换，分别为上次同步时间和当前时间。
page_index 和 page_size：用于分页查询，默认每页30条记录。
type：固定值“调拨入”，表示查询的是调拨入类型的单据。
io_ids：可选参数，用于指定特定的调拨单号，支持逗号分隔的字符串格式，通过解析器转换为数组。

数据请求与清洗

在发起POST请求后，我们会得到一个包含多个调拨单信息的响应。为了确保数据质量和后续处理的简便性，需要对返回的数据进行清洗和过滤。

扁平化处理：
- 使用beatFlat字段将嵌套结构中的items字段扁平化处理，以便后续的数据操作更加简洁。
条件过滤：
- 使用condition_bk和condition字段对返回的数据进行过滤。具体来说，我们只保留那些数量不为零且状态为“Confirmed”或“Confirming”的记录。

数据转换与写入

经过上述步骤处理后的数据，将被进一步转换并写入目标系统（如金蝶）。在此过程中，可以利用轻易云平台提供的数据模型构建功能（通过设置buildModel: true），自动填充响应数据（通过设置autoFillResponse: true），以确保数据格式符合目标系统要求。

实践案例

以下是一个实际调用聚水潭接口并处理返回数据的示例代码：

import requests
import json
from datetime import datetime

# 定义请求URL和头部信息
url = 'https://api.jushuitan.com/open/allocate/query'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}

# 定义请求体
payload = {
    'modified_begin': (datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
    'modified_end': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
    'page_index': '1',
    'page_size': '30',
    'type': '调拨入'
}

# 发起POST请求
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))

# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
    data = response.json()

    # 扁平化处理和条件过滤
    filtered_data = []
    for item in data.get('items', []):
        if item['items_qty'] != 0 and item['status'] in ['Confirmed', 'Confirming']:
            filtered_data.append(item)

    # 输出处理后的数据
    print(json.dumps(filtered_data, indent=4, ensure_ascii=False))
else:
    print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")

通过以上步骤，我们成功地从聚水潭获取了所需的调拨单数据，并进行了必要的数据清洗和过滤，为后续的数据转换与写入奠定了基础。这一过程展示了如何利用轻易云平台高效地进行异构系统间的数据集成。电商OMS与WMS系统接口开发配置