聚水潭数据集成到金蝶云星辰V2案例分享：盘点单对接盘亏单
在复杂的企业资源管理和物流操作中，数据集成的准确性和效率至关重要。今天，我们将深入探讨一个实际运行的系统对接案例——“聚水潭-盘点单-->星辰-盘亏单”，并解析如何利用轻易云数据集成平台完成这一复杂任务。
确保数据不漏单与高效写入
为了确保实现从聚水潭获取的数据完整无误地写入金蝶云星辰V2，我们采用了特定的一系列策略。从聚水潭抓取各个仓库的最新库存信息（API路径为/open/inventory/count/query），然后批量导出这些数据，并按预设规则映射到金蝶云星辰V2对应的接口(API路径为/jdy/v2/scm/inv_check_loss_bill)，以创建相应的盘亏单。
通过实时监控每次API调用以及分页处理机制，有效避免了因网络波动或限流导致的数据丢失问题。同时，通过定时任务机制，确保周期性抓取和处理，使得业务流程中的库存调整能够反映最新状态，大幅提升了运营效率。
API调用及分页限流处理技术要点
在实际操作过程中，对聚水潭接口进行频繁调用会面临一定程度上的服务器压力。因此，设计了一套细化的分页逻辑来平衡查询效率与服务器负载。在每次请求后，根据返回的数据条数动态调整下一页的查询参数。此外，还使用了错误重试机制，以应对偶发性的网络异常或接口超时情况。通过日志记录系统，每一次API交互过程均被详细记录，为后续故障排查和性能优化提供了充分依据。
上述方案不仅解决了大规模、多源头异构数据向目标系统高效、安全、可靠地传输问题，也让我们在各种突发情况下依然能及时响应并保持业务连续性。这一成功实践展示出了强大的技术整合能力，为其他类似需求提供了一份有价值的参考模板。在接下来的部分中，我们将进一步详述该方案涉及到的数据格式差异处理、常见异常情况及其解决方法等关键环节。
调用聚水潭接口获取并加工数据的技术案例
在数据集成的生命周期中，调用源系统接口是关键的第一步。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用聚水潭接口/open/inventory/count/query来获取盘点单数据，并进行初步加工。
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。以下是具体的元数据配置：
{
"api": "/open/inventory/count/query",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "io_id",
"id": "io_id",
"idCheck": true,
"request": [
{"field":"page_index","label":"第几页","type":"string","describe":"第几页，从第一页开始，默认1","value":"1"},
{"field":"page_size","label":"每页多少条","type":"string","describe":"每页多少条，默认30，最大50","value":"10"},
{"field":"modified_begin","label":"修改起始时间","type":"string","describe":"修改起始时间，和结束时间必须同时存在，时间间隔不能超过七天，与线上单号不能同时为空","value":"{{DAYS_AGO_1|datetime}}"},
{"field":"modified_end","label":"修改结束时间","type":"string","describe":"修改结束时间，和起始时间必须同时存在，时间间隔不能超过七天，与线上单号不能同时为空","value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"},
{"field":"status","label":"单据状态","type":"string","describe":"单据状态，Confirmed=生效，WaitConfirm待审核，Creating=草拟，Archive=归档，Cancelled=作废","value":"Confirmed"},
{"field":"wms_co_id","label":"仓库编号","type":"string","value":"12851795"}
],
"autoFillResponse": true,
"condition_bk": [[{"field": "items.qty", "logic": "gt", "value": "0"}]],
"beatFlat": ["items"],
"condition": [[{"field": "items.qty", "logic": "lt", "value": "-0"},{"field": "warehouse", "logic": "in",
"value":
"浙江濮院分仓主仓,浙江濮院分仓销退仓,浙江濮院分仓次品仓,浙江濮院分仓报废仓,浙江濮院分仓返修仓,浙江濮院分仓进货仓"}]]
}请求参数解析
page_index和page_size：用于分页请求，每次请求返回的数据量控制在10条以内。modified_begin和modified_end：指定了查询的时间范围，这两个字段必须同时存在且间隔不超过七天。status：过滤出已生效的盘点单。wms_co_id：指定查询的仓库编号。
这些参数确保了我们能够精准地获取到所需的数据。
数据清洗与转换
在获取到原始数据后，我们需要对其进行清洗和转换。根据元数据配置中的条件，我们可以对数据进行如下处理：
-
条件过滤：
- 使用
condition_bk条件过滤掉库存数量大于0的记录。 - 使用
condition条件进一步筛选出库存数量小于0且属于特定仓库（如浙江濮院分仓）的记录。
- 使用
-
扁平化处理：
- 使用
beatFlat将嵌套结构中的items字段展开为平面结构，以便后续处理。
- 使用
实际操作步骤
-
发送请求：
import requests import json from datetime import datetime, timedelta url = 'https://api.jushuitan.com/open/inventory/count/query' headers = {'Content-Type': 'application/json'} # 设置请求参数 params = { 'page_index': '1', 'page_size': '10', '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'), 'status': 'Confirmed', 'wms_co_id': '12851795' } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(params)) if response.status_code == 200: data = response.json() # 后续处理逻辑... else: print(f'Error: {response.status_code}') -
数据清洗与转换：
def clean_and_transform(data): filtered_data = [] for record in data['items']: if record['qty'] < 0 and record['warehouse'] in [ '浙江濮院分仓主仓', '浙江濮院分仓销退仓', '浙江濮院分仓次品仓', '浙江濮院分仓报废仓', '浙江濮院分仓返修仓', '浙江濮院分仓进货仓' ]: filtered_data.append(record) return filtered_data cleaned_data = clean_and_transform(data)
通过上述步骤，我们成功调用了聚水潭接口获取盘点单数据，并进行了初步的数据清洗和转换。这些处理后的数据将为后续的数据写入和业务分析提供坚实基础。
利用轻易云数据集成平台将聚水潭盘点单转换为金蝶云星辰V2盘亏单
在数据集成的生命周期中，ETL（Extract, Transform, Load）过程至关重要。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台，将聚水潭的盘点单数据转换为金蝶云星辰V2 API接口所能接收的格式，并最终写入目标平台。
1. 数据请求与清洗
在这个阶段，我们已经从源系统聚水潭获取了盘点单的数据。接下来，我们需要对这些数据进行清洗和预处理，以确保其能够顺利通过ETL流程。
2. 数据转换与写入
在这一阶段，我们将重点讨论如何将清洗后的数据转换为金蝶云星辰V2所需的格式，并通过API接口将其写入目标平台。以下是元数据配置的详细解析及应用。
3. 元数据配置解析
根据提供的元数据配置，我们需要将聚水潭盘点单的数据映射到金蝶云星辰V2 API接口所需的字段。这些字段包括单据日期、单据编码、操作类型、备注以及商品分录等。
{
"api": "/jdy/v2/scm/inv_check_loss_bill",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"number": "id",
"id": "id",
"name": "id",
"idCheck": true,
"request": [
{
"field": "bill_date",
"label": "单据日期",
"type": "string",
"describe": "单据日期",
"value": "{io_date}"
},
{
"field": "bill_no",
"label": "单据编码",
"type": "string",
"describe": "单据编码",
"value": "{io_id}"
},
{
"field": "operation_key",
"label": "操作类型",
"type": "string",
"describe": "操作类型，审核audit、提交submit",
"value": "audit"
},
{
"field": "remark",
...4. 字段映射与转换逻辑
单据头部字段映射
bill_date：从源系统的io_date字段获取。bill_no：从源系统的io_id字段获取。operation_key：固定值为audit，表示审核操作。remark：备注信息，可选填。
商品分录字段映射
商品分录是一个数组，每个商品项包含以下字段：
material_id：通过_findCollection find id from ac1d70fd-05db-3961-a168-b5617749605e where number={items_sku_id}从 SKU ID 获取商品 ID。qty：数量，通过_function ABS( {items_qty} )获取绝对值。unit_id：单位，固定值为4。stock_id：仓库，通过_findCollection find id from f05acc4f-b637-3497-86d3-3ed5423f226a where name={warehouse}从仓库名称获取仓库 ID。
5. 数据组装与提交
根据上述映射关系，将源系统的数据组装成目标系统所需的 JSON 格式，并通过 POST 方法提交到 /jdy/v2/scm/inv_check_loss_bill 接口。以下是一个示例请求体：
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
[
...
