报销差旅费（天水）集成方案：道一云数据对接畅捷通T+

在企业日常运营中，报销差旅费的处理往往涉及大量的数据交互和复杂的业务逻辑。为了提升这一过程的效率，我们采用了轻易云数据集成平台，将道一云的数据无缝对接到畅捷通T+系统中，实现了高效、可靠的数据流转。本案例将详细介绍如何通过API接口实现这一集成方案。

首先，通过调用道一云提供的qwcgi/api/reimApiCtl/getReimList.do接口，我们能够定时抓取最新的报销差旅费数据。为了确保数据不漏单，我们设计了一套可靠的抓取机制，结合分页处理和限流策略，有效应对大批量数据请求。同时，针对不同业务需求，我们自定义了数据转换逻辑，以适应道一云与畅捷通T+之间的数据结构差异。

在数据写入环节，利用畅捷通T+提供的/tplus/api/v2/doc/Create接口，我们实现了高吞吐量的数据写入能力，使得大量报销单据能够快速录入系统。此外，为保证整个集成过程的稳定性和可控性，我们配置了集中监控和告警系统，实时跟踪每个任务的状态和性能，并及时发现并处理异常情况。

通过统一视图和控制台，道一云与畅捷通T+ API资产管理功能帮助我们全面掌握API资产使用情况，实现资源高效利用和优化配置。这不仅提高了业务透明度，还显著提升了整体运营效率。

调用道一云接口qwcgi/api/reimApiCtl/getReimList.do获取并加工数据

在轻易云数据集成平台的生命周期中，第一步是调用源系统道一云接口qwcgi/api/reimApiCtl/getReimList.do获取报销差旅费（天水）的相关数据，并进行初步加工处理。以下将详细探讨这一过程中的关键技术点和实现方法。

接口调用与请求参数配置

为了从道一云系统中获取特定的报销数据，我们需要构造一个POST请求。根据元数据配置，API接口为qwcgi/api/reimApiCtl/getReimList.do，请求参数包括开始时间、结束时间、查询页码和分页大小等。这些参数确保了我们能够按需抓取所需的数据，并且支持分页处理以应对大规模数据量。

{
  "startTime": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
  "endTime": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
  "currentPage": "1",
  "pageSize": "100"
}

上述请求参数通过动态变量设置，可以灵活地控制数据同步的时间范围，从而确保每次同步都能捕获最新的数据变化。

数据过滤与条件设置

为了精确获取报销差旅费（天水）的相关记录，我们在请求中添加了多个过滤条件：

• detailList.subjName字段包含“差旅”。
• detailList.reimCustomFieldDataList_0_value字段包含“天水格瑞丽家母婴用品有限公司”。
• state字段值大于或等于4。

这些条件通过逻辑运算符组合，实现了对目标数据的精准筛选。例如：

[
  {"field":"detailList.subjName","logic":"like","value":"差旅"},
  {"field":"detailList.reimCustomFieldDataList_0_value","logic":"like","value":"天水格瑞丽家母婴用品有限公司"},
  {"field":"state","logic":"egt","value":"4"}
]

这种方式不仅提高了数据提取的准确性，还减少了后续处理的数据量，提高了整体效率。

数据分页与限流处理

由于单次请求返回的数据量有限（默认分页大小为100），我们需要处理分页逻辑，以确保能够完整抓取所有符合条件的数据。在实际操作中，通过循环递增查询页码，实现多次请求并合并结果。此外，为避免接口限流问题，可以在每次请求之间加入适当的延时策略，确保不会触发API限制。

数据清洗与转换

获取到原始数据后，需要进行初步清洗和转换，以便后续写入目标系统。常见的清洗操作包括：

• 去除重复记录：基于唯一标识字段（如reimNo）去重。
• 格式转换：将日期、金额等字段格式化为统一标准。
• 字段映射：根据目标系统要求，对字段名称和结构进行调整。

例如，将原始JSON中的某些嵌套字段展开，或者将字符串类型的日期转换为标准日期格式。这一步骤至关重要，因为它直接影响到后续的数据写入和业务应用效果。

实时监控与异常处理

在整个过程中，通过轻易云平台提供的集中监控和告警系统，可以实时跟踪每个数据集成任务的状态。一旦发现异常，如网络故障或接口响应超时，系统会自动触发告警，并尝试重新执行失败任务。这种机制极大地提高了集成过程的可靠性和稳定性。

综上所述，通过合理配置API调用参数、精确设置过滤条件、有效处理分页与限流问题，以及实施必要的数据清洗与转换，我们能够高效地从道一云系统中获取并加工报销差旅费（天水）的相关数据，为后续的数据写入和业务应用奠定坚实基础。

将源平台数据转换为畅捷通T+API接口格式并写入

在数据集成过程中，第二步是将已经集成的源平台数据进行ETL转换，以适应目标平台畅捷通T+API接口所能接收的格式，并最终将数据写入目标平台。此过程涉及多个关键步骤，包括数据清洗、转换和映射。以下是具体技术实现细节。

数据清洗与转换

数据清洗是确保源平台的数据能够准确无误地映射到目标平台的关键步骤。在此过程中，我们需要处理字段类型、长度限制以及特定业务逻辑。例如，在处理报销差旅费数据时，需要对不同字段进行相应的清洗和转换。

{
  "field": "ExternalCode",
  "label": "外部编码",
  "type": "string",
  "describe": "字符串长度<50",
  "value": "{reimNo}{{detailList.subjName}}"
}

在上述配置中，ExternalCode字段需要结合reimNo和detailList.subjName两个字段的值，并确保最终生成的字符串长度小于50。

数据映射与格式化

为了使数据能够被畅捷通T+API接口接受，需要对源数据进行精确的格式化和映射。例如，将借方科目档案字段映射到正确的科目代码：

{
  "field": "Account-1",
  "label": "借方科目档案",
  "type": "string",
  "describe": "必须是末级科目",
  "parser": {
    "name": "ConvertObjectParser",
    "params": "Code"
  },
  "value": "_function case when '{{detailList.projName}}' in ('营运部','设计部','财务部','市场部','人资行政部') then '660209' else '660109' end"
}

在这里，我们使用了一个条件判断语句，根据项目名称projName确定具体的科目代码。如果项目名称属于特定部门，则使用科目代码660209，否则使用660109。

多级结构处理

对于复杂的数据结构，如借方和贷方条目，需要特别处理其嵌套关系。例如，借方条目的辅助核算项：

{
  "field": "AuxInfos-1",
  "label": "借方辅助核算项",
  "type": "array",
  "parent": "borrow-1",
  ...
}

每个辅助核算项都需要单独定义其子字段，并进行相应的映射和解析。这种多级结构在实际操作中需要特别注意其层次关系，以确保所有子字段都能正确解析并写入目标系统。

API调用与写入

完成所有数据清洗和转换后，即可调用畅捷通T+API接口，将处理后的数据写入目标系统。以下是一个简化的POST请求示例：

{
  "api": "/tplus/api/v2/doc/Create",
  "method": "POST",
  ...
}

通过配置API路径和请求方法，可以将整理好的数据发送到畅捷通T+系统。需要注意的是，在实际操作中，可能还需要处理分页、限流等问题，以确保大批量数据能够顺利传输。

异常处理与重试机制

在实际集成过程中，不可避免会遇到各种异常情况，如网络故障或接口返回错误信息。因此，必须实现有效的异常处理与重试机制。例如，在调用接口失败时，可以设置一定次数的重试，并记录日志以便后续排查：

{
  ...
}

通过以上步骤，可以有效地将源平台的数据转换为畅捷通T+API接口所能接收的格式，并成功写入目标系统。这一过程不仅提高了数据处理效率，还保证了数据的一致性和准确性。