### 易仓数据集成至金蝶云星空的技术案例分享
在系统集成项目中，实现易仓数据无缝对接到金蝶云星空是一个具有挑战性的任务。本案例探讨了如何配置和使用轻易云数据集成平台，将PD盘点单（盘亏）从易仓系统成功同步到金蝶云星空其他出库单模块，重点解决了大规模数据传输、接口调用与错误处理等关键问题。
为了确保集成过程中的高效性和可靠性，我们采用了以下几种核心技术手段：
1. **定时可靠的抓取易仓接口数据**：通过配置定时任务，自动从易仓的`inventoryStatistics`接口获取最新的数据。这一过程不仅减少了人工干预，还保证了实时性和准确性。
2. **批量化快速写入到金蝶云星空**：为了应对大量数据条目的处理需求，我们利用`batchSave` API 实现批量写入。此方法极大地提高了性能，使得大量信息可以被迅速消化并存储至目标系统中。
3. **处理分页和限流问题**：由于API请求常受到分页及限流限制，我们在设计方案时综合考虑这些因素，通过分批次调度请求，有效规避频率超限的问题，从而维持稳定的数据传递通道。
4. **格式差异转换与映射**：针对两套系统之间的数据格式差异，我们定义了一系列转换规则，以便将来自易仓的数据适配为符合金蝶云星空要求的格式。这些规则由平台内置的映射工具来实现，简化开发工作并增强可维护性。
5. **异常处理与错误重试机制**：面对可能出现的网络波动或第三方服务响应不及时等异常情况，我们设计了一套完整的错误捕捉与重试机制。一旦检测到失败操作，即可通过事先设定好的策略进行重新尝试，以确保最终任务顺利完成。
通过以上步骤，本案例成功展示了如何利用轻易云平台构建高度可靠且效率优越的数据集成解决方案，为企业资源管理提供有力支撑。在随后的部分内容中，将详细介绍具体实施细节及代码示例。
### 调用易仓接口inventoryStatistics获取并加工数据
在数据集成的生命周期中，调用源系统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易仓的`inventoryStatistics`接口，并对获取的数据进行加工处理。
#### 接口概述
易仓的`inventoryStatistics`接口用于获取库存盘点的统计数据。该接口采用POST请求方式，支持多种查询参数，包括页码数、每页显示数量、时间范围、盘点单号、仓库代码、产品SKU等。以下是元数据配置：
```json
{
"api": "inventoryStatistics",
"method": "POST",
"number": "{random}",
"id": "{random}",
"idCheck": true,
"beatFlat": ["dataList"],
"request": [
{"field":"page","label":"页码数","type":"int"},
{"field":"pageSize","label":"每页显示数量","type":"int"},
{"field":"startTime","label":"开始时间","type":"string","describe":"(例如：2020-12-01 00:00:00)","value":"{{DAYS_AGO_3|datetime}}"},
{"field":"endTime","label":"截止时间(","type":"string","describe":"(例如：2020-12-13 23:00:00)","value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"},
{"field":"tsCode","label":"盘点单号","type":"string"},
{"field":"warehouseCode","label":"仓库代码","type":"string"},
{"field":"productSku","label":"产品SKU","type":"string"},
{"field":"takeStockResult","label":"盘点结果","type":"int","describe":"（取值：1.盘平 2.盘亏 3.盘盈）","value":"2"},
{"field":"tsSource","label":"盘点来源","type":"int","describe":"(取值：1.WEB端 2.PDA端(调库存) 3.PDA端(移库位) 4.订单异常处理)"}
]
}
```
#### 配置请求参数
在调用接口之前，需要配置请求参数。以下是主要参数的配置及其含义：
- `page`: 页码数，类型为整数。
- `pageSize`: 每页显示数量，类型为整数。
- `startTime`: 开始时间，类型为字符串，格式为`yyyy-MM-dd HH:mm:ss`。
- `endTime`: 截止时间，类型为字符串，格式为`yyyy-MM-dd HH:mm:ss`。
- `tsCode`: 盘点单号，类型为字符串。
- `warehouseCode`: 仓库代码，类型为字符串。
- `productSku`: 产品SKU，类型为字符串。
- `takeStockResult`: 盘点结果，类型为整数，此处固定值为2（表示盘亏）。
- `tsSource`: 盘点来源，类型为整数。
#### 调用接口
通过轻易云数据集成平台，可以方便地调用该接口并获取数据。以下是一个示例请求：
```json
{
"api": "inventoryStatistics",
"method": "POST",
"number": "{random}",
"id": "{random}",
"idCheck": true,
"beatFlat": ["dataList"],
"request": {
"page": 1,
"pageSize": 100,
"startTime": "{{DAYS_AGO_3|datetime}}",
"endTime": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
"tsCode": "",
"warehouseCode": "",
"productSku": "",
"takeStockResult": 2,
"tsSource": ""
}
}
```
#### 数据清洗与加工
在获取到原始数据后，需要对其进行清洗和加工，以便后续的数据转换与写入。以下是一些常见的数据清洗步骤：
1. **去重**：检查并去除重复记录。
2. **字段校验**：确保所有必填字段均有合法值。
3. **格式转换**：将日期、数字等字段转换为标准格式。
例如，对于返回的数据列表，可以使用如下脚本进行清洗：
```python
def clean_data(data_list):
cleaned_data = []
for record in data_list:
if 'id' in record and 'quantity' in record:
cleaned_data.append({
'id': record['id'],
'quantity': int(record['quantity']),
'timestamp': parse_date(record['timestamp'])
})
return cleaned_data
def parse_date(date_str):
from datetime import datetime
return datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
```
#### 数据转换与写入
在完成数据清洗后，可以将其转换为目标系统所需的格式，并写入目标数据库或系统。这一步通常涉及到字段映射和数据格式转换。例如，将清洗后的数据写入目标数据库：
```python
def write_to_db(cleaned_data):
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('target.db')
cursor = conn.cursor()
for record in cleaned_data:
cursor.execute('''
INSERT INTO inventory (id, quantity, timestamp)
VALUES (?, ?, ?)
''', (record['id'], record['quantity'], record['timestamp']))
conn.commit()
conn.close()
```
通过上述步骤，我们可以高效地调用易仓的`inventoryStatistics`接口，并对获取的数据进行清洗和加工，为后续的数据转换与写入做好准备。这一过程充分体现了轻易云数据集成平台在异构系统间无缝对接和全生命周期管理中的优势。
### 使用轻易云数据集成平台实现金蝶云星空API接口的数据转换与写入
在数据集成生命周期的第二步，我们需要将已经集成的源平台数据进行ETL（提取、转换、加载）转换，转为目标平台金蝶云星空API接口所能够接收的格式，最终写入目标平台。本文将详细介绍如何利用轻易云数据集成平台完成这一过程。
#### 1. 数据请求与清洗
在开始ETL转换之前，我们假设已经完成了数据请求与清洗阶段。此时，我们拥有了从源平台获取的原始数据，并且这些数据已经过初步清洗和标准化处理。
#### 2. 数据转换配置
为了将清洗后的数据转为金蝶云星空API接口所能接收的格式，我们需要配置元数据。以下是一个具体的元数据配置示例：
```json
{
"api": "batchSave",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"operation": {
"method": "merge",
"field": "dataList_tsCode",
"bodyName": "details",
"bodySum": [],
"header": ["dataList_warehouseName", "dataList_tsCode"],
"body": ["dataList_productSku", "dataList_warehouseName", "dataList_diffrentQty"]
},
"request": [
{
"field": "FBillNo",
"label": "单据编号",
"type": "string",
"describe": "单据编号",
"value": "{dataList_tsCode}"
},
{
"field": "FBillTypeID",
...
}
],
...
}
```
#### 3. 配置解析与映射
在这个配置中，我们需要特别注意字段的解析与映射。例如：
- `FBillNo` 字段直接从 `dataList_tsCode` 中获取值。
- `FBillTypeID` 字段通过 `ConvertObjectParser` 转换为金蝶云星空系统识别的单据类型编号 `QTCKD06_SYS`。
- `FStockOrgId` 字段通过 `_findCollection` 函数从仓库描述中查找对应的仓库编码。
这种解析和映射确保了源数据能够准确地转换为目标系统所需的格式。
#### 4. 明细信息处理
对于复杂的数据结构，如明细信息（`FEntity`），我们需要逐项配置每个字段。例如：
- `FMaterialId` 字段通过 `_findCollection` 函数从物料编码中查找对应的物料编号。
- `FQty` 字段直接取反 `-{dataList_diffrentQty}`，表示实际发货数量。
```json
{
...
{
"field": "FEntity",
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
