金蝶云星空数据集成到轻易云集成平台的技术案例分享：KD5 查询调拨申请单-关联查询

在本次系统对接项目中，我们重点探讨了如何将金蝶云星空的数据无缝集成到轻易云数据集成平台，特别针对“KD5 查询调拨申请单-关联查询”这一具体场景，实现高效、稳定和可靠的数据对接。

首先，为了确保从金蝶云星空获取的数据不漏单，我们采用了定时任务机制，定期调用金蝶云星空提供的executeBillQuery API接口进行批量抓取。这一过程实现了全自动化，极大地减少了手工操作带来的潜在错误风险。通过设置合理的时间间隔与重试机制，可以尽可能保证所有数据都被成功捕获并处理。

大量数据如何快速写入到轻易云平台则是另一个关键点。在这方面，我们结合多线程并发策略，在确保兼具速度与安全性的前提下，通过专门配置的API接口实现高效的数据传输。为了应对分页和限流问题，对每次请求做了限制，并引入异步处理和排队机制，使得系统能持续稳健运行，而不会因短时间内突增的大量请求导致瓶颈或崩溃。

此外，由于金蝶云星空与轻易云在数据格式上存在一定差异，我们设计了一套自定义映射规则，对不同系统之间的数据结构进行了有效适配。同时，这套规则支持灵活扩展与修改，以便随业务需求变化做出及时调整，从而进一步提升数据映射准确性及效率。

当然，在实际部署过程中，不可避免会出现一些异常情况。例如网络延迟、API响应超时等问题。因此，引入全面且精细化的异常监控以及错误重试机制显得尤为重要。一旦检测到某环节失败，系统会自动记录日志，并尝试重新执行该步骤，从而最大程度降低因意外情况带来的影响。

我们的方案不仅关注正常流程下的最优性能表现，同时也充分考虑各种边缘场景，将可能出现的问题降至最低，为企业客户提供更为完善的一体化解决方案。在下一部分内容中，将详细介绍具体实施步骤及技术细节，包括各类配置参数和脚本样例等。

调用金蝶云星空接口executeBillQuery获取并加工数据的技术实现

在数据集成生命周期的第一步中，调用源系统接口获取数据是至关重要的一环。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空接口executeBillQuery，以获取调拨申请单的数据，并对其进行初步加工。

接口配置与请求参数

首先，我们需要配置调用金蝶云星空接口的元数据。以下是元数据配置的关键部分：

{
  "api": "executeBillQuery",
  "effect": "QUERY",
  "method": "POST",
  "number": "FBillNo",
  "id": "FEntity_FEntryID",
  "request": [
    {"field":"FEntity_FEntryID","label":"FEntity_FEntryID","type":"int","describe":"FEntity_FEntryID","value":"FEntity_FEntryID"},
    {"field":"FID","label":"FID","type":"int","describe":"FID","value":"FID"},
    {"field":"FBillNo","label":"单据编号","type":"string","describe":"单据编号","value":"FBillNo"},
    {"field":"FDate","label":"日期","type":"string","describe":"日期","value":"FDate"},
    {"field":"FQty","label":"申请数量","type":"string","describe":"销售数量","value":"FQty"},
    {"field":"F_KD_CartonNo","label":"箱号","type":"string","value":"F_KD_CartonNo"},
    {"field":"FTRANSTYPE","label":"调拨类型","type":"string","value":"FTRANSTYPE"},
    {"field":"FStockId_FNumber","label":"调出仓库","type":"string","value":"FStockId.FNumber"},
    {"field":"FStockInId_Fnumber","label":"调入仓库","type":"string","value":"FStockInId.FNumber"},
    {"field":"FMATERIALID_FNumber","label":"物料编码","type":"string","value":"FMATERIALID.FNumber"},
    {"field":"FUNITID_FNumber","label":"单位","type":"string","value":"FUNITID.FNumber"},
    {"field": "FBaseUnitID_FNumber", "label": "基本单位", "type": "string", "value": "FBaseUnitID.FNumber"},
    {"field": "FRemarks", "label": "头备注", "type": "string", "value": "FRemarks"},
    {"field": "FNote", "label": "明细备注", "type": "string", "value": "FNote"}
  ],
  ...
}

构建请求体

根据上述元数据配置，我们需要构建一个请求体来调用executeBillQuery接口。以下是一个示例请求体：

{
  "FormId": "STK_TRANSFERAPPLY",
  "FieldKeys": ["FBillNo", ..., ],
  ...
}

其中，FormId指定了业务对象表单的ID，FieldKeys则包含了我们需要查询的字段集合。

数据过滤与分页

为了提高查询效率和精确度，我们可以使用过滤条件和分页参数。例如：

{
  ...
  "FilterString": "'{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}' AND FCreatorId =200755 AND FDATE>='2023-05-01'",
  ...
}

这个过滤条件确保我们只获取特定时间段内的数据，并且由特定创建者生成。

分页参数如下：

{
  ...
  "Limit": 100,
  ...
}

这表示每次查询最多返回100行记录。

调用接口与处理响应

在构建好请求体后，通过轻易云平台发送POST请求到金蝶云星空的executeBillQuery接口。以下是一个示例代码片段：

import requests

url = 'https://api.kingdee.com/executeBillQuery'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {
   # 构建好的请求体
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

if response.status_code == 200:
   result = response.json()
   # 对返回的数据进行处理
else:
   print(f"Error: {response.status_code}")

数据加工与清洗

获取到原始数据后，需要对其进行初步加工和清洗。例如，将日期字段转换为标准格式，去除无效或重复记录等。这一步骤可以通过轻易云平台提供的数据清洗工具来完成。

def clean_data(data):
   cleaned_data = []
   for record in data:
       if valid_record(record):
           cleaned_data.append(transform_record(record))
   return cleaned_data

def valid_record(record):
   # 验证记录有效性，例如检查必填字段是否存在
   return 'FBillNo' in record and 'FID' in record

def transform_record(record):
   # 转换记录，例如格式化日期字段
   record['formatted_date'] = format_date(record['FDate'])
   return record

def format_date(date_str):
   from datetime import datetime
   return datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d').strftime('%d/%m/%Y')

通过上述步骤，我们成功地从金蝶云星空获取了调拨申请单的数据，并进行了初步加工，为后续的数据转换与写入打下了坚实基础。

使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入目标平台

在数据集成的生命周期中，第二步是将已经集成的源平台数据进行ETL（Extract, Transform, Load）转换，并转为目标平台所能够接收的格式，最终写入目标平台。本文将重点探讨如何使用轻易云数据集成平台完成这一过程。

API接口配置与调用

在进行ETL转换时，我们需要配置和调用API接口，以确保数据能够正确地传输到目标平台。以下是一个具体的元数据配置示例：

{
  "api": "写入空操作",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "POST",
  "idCheck": true
}

该配置定义了一个POST请求，用于执行写入操作，并且需要进行ID检查。

数据提取（Extract）

首先，从源系统中提取数据。假设我们需要查询调拨申请单并进行关联查询，这一步通常涉及到对多个数据库表或API接口的访问。通过轻易云的数据请求功能，可以高效地从不同系统中获取所需的数据。

SELECT * FROM allocation_requests WHERE status = 'pending';

数据清洗与转换（Transform）

在提取到原始数据后，需要对其进行清洗和转换，以符合目标平台的要求。这一步可能包括数据格式转换、字段映射、数据过滤等操作。例如，将日期格式从YYYY-MM-DD转换为MM/DD/YYYY，或者将字段名称从request_id改为id。

import pandas as pd

# 假设我们已经从源系统中提取了DataFrame格式的数据
df = pd.DataFrame({
    'request_id': [1, 2, 3],
    'date': ['2023-10-01', '2023-10-02', '2023-10-03'],
    'status': ['pending', 'approved', 'rejected']
})

# 转换日期格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.strftime('%m/%d/%Y')

# 重命名字段
df.rename(columns={'request_id': 'id'}, inplace=True)

数据加载（Load）

最后，将清洗和转换后的数据通过API接口写入目标平台。在此过程中，确保API请求的正确性至关重要，包括请求方法、URL、头信息和请求体等。

import requests

url = "https://api.qingyiyun.com/write"
headers = {
    "Content-Type": "application/json"
}

for index, row in df.iterrows():
    payload = {
        "id": row['id'],
        "date": row['date'],
        "status": row['status']
    }

    response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

    if response.status_code == 200:
        print(f"Record {row['id']} successfully written.")
    else:
        print(f"Failed to write record {row['id']}. Status code: {response.status_code}")

元数据配置的重要性

元数据配置在整个ETL过程中起到了关键作用。它不仅定义了API接口的调用方式，还确保了数据的一致性和完整性。例如，上述配置中的idCheck: true就要求在写入前对ID进行检查，以避免重复或错误的数据写入。

通过合理配置元数据，可以极大简化ETL过程中的复杂操作，提高工作效率和准确性。

小结

本文深入探讨了如何使用轻易云数据集成平台完成ETL转换并将数据写入目标平台。通过合理配置API接口和元数据，结合实际的代码示例，我们可以高效地实现跨系统的数据集成和处理。这一过程不仅提升了业务透明度，还显著提高了整体工作效率。