### 旺店通·企业版数据集成至轻易云集成平台的技术探讨 在本案例中，我们聚焦于如何将旺店通·企业版的数据高效、准确地集成到轻易云数据集成平台上。具体方案名称为“查询销售出库(加工厂开发)--新正式”。本文的重点是分享通过API接口实现销售出库数据从旺店通·企业版自动抓取并批量写入到轻易云集成平台的方法。 #### 1. 数据抓取及接口调用 首先，使用旺店通·企业版提供的`stockout_order_query_trade` API接口定时拉取销售出库数据。为了确保不漏单，我们设计了一个可靠的调度机制，每隔特定时间间隔触发该API请求，以获取最新的订单信息。 ```python import requests def fetch_stockout_orders(api_url, params): response = requests.get(api_url, params=params) if response.status_code == 200: return response.json() else: handle_error(response) # 调用示例 params = { 'start_date': '2023-10-01', 'end_date': '2023-10-31' } data = fetch_stockout_orders('https://api.wangdian.cn/stockout_order_query_trade', params) ``` #### 2. 数据格式转换与分页处理 考虑到不同系统之间的数据结构差异，在从旺店通·企业版获取到原始数据后，需进行必要的数据格式转换。这一步骤不仅包含字段映射，还需要处理分页返回的问题，以避免超过API限制。一旦成功获取某一分页的数据，则立即进行下一页数据拉取操作，直至完成整个周期内所有订单记录的抓取工作。 ```python def process_and_transform_data(raw_data): transformed_data = [] for record in raw_data['orders']: transformed_record = { "order_id": record["order_id"], "product_name": record["product"]["name"], "quantity": record["product"]["quantity"] # 添加更多字段映射，根据需求调整 } transformed_data.append(transformed_record) return transformed_data data_transformed = process_and_transform_data(data) ``` #### 3. 批量写入轻易云集成平台 接下来，将处理好的数据信息批量提交给轻易云集成平台，通过其提供的写入API执行大规模数据导入。在这里，需要注意的是，当发生异常情况或错误时，系统应当具备自动重试和错误日志记录功能，以保证最终能够顺利完成全部订单信息同步任务。 ```python import json def bulk_write_to_qingyi_cloud(write_api_url, data_batch): headers = {'Content-Type':  ### 调用旺店通·企业版接口stockout_order_query_trade获取并加工数据 在数据集成生命周期的第一步，我们需要从源系统获取数据，并进行初步的清洗和加工。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用旺店通·企业版的`stockout_order_query_trade`接口来实现这一目标。 #### 接口调用配置 首先，我们需要配置API接口的基本信息。根据提供的元数据配置，`stockout_order_query_trade`接口采用POST方法进行调用。以下是具体的请求参数配置： ```json { "api": "stockout_order_query_trade", "method": "POST", "number": "order_no", "id": "stockout_id", "pagination": { "pageSize": 100 }, "request": [ { "field": "start_time", "label": "开始时间", "type": "datetime", "describe": "增量获取数据，start_time作为开始时间，格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss", "value": "{{DAYS_AGO_3|datetime}}" }, { "field": "end_time", "label": "结束时间", "type": "datetime", "describe": "增量获取数据，end_time作为结束时间，格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss", "value": "{{CURRENT_TIME|datetime}}" }, { "field": "status", "label": "状态", "type": "string", "describe":"5已取消，55已审核，95已发货，105 部分打款，110已完成，113：异常发货" }, { "field": "src_order_no", "label":"系统订单编号", "type":"string" }, { "field":"src_tid", "label":"原始单号", "type":"string" }, { “field”: “stockout_no”, “label”: “出库单号”, “type”: “string” }, { “field”: “shop_no”, “label”: “店铺编号”, “type”: “string”, “describe”: “代表店铺所有属性的唯一编码，用于店铺区分，ERP内支持自定义（ERP店铺界面设置），用于获取指定店铺单据数据信息”, “value”: “005” }, { “field”:“warehouse_no”, “label”:“仓库编号”, “type”:“string”, “describe”:“代表仓库所有属性的唯一编码，用于仓库区分，ERP内支持自定义（ERP仓库界面设置），用于获取指定仓库单据数据信息(不支持一次推送多个仓库编号)” } ], ... } ``` #### 增量数据获取 为了确保我们只获取到最新的数据，我们使用了增量获取策略。具体来说，通过设置`start_time`和`end_time`参数，我们可以限定查询的时间范围。这两个参数分别表示查询开始和结束的时间点： - `start_time`: 使用模板变量`{{DAYS_AGO_3|datetime}}`表示三天前的日期时间。 - `end_time`: 使用模板变量`{{CURRENT_TIME|datetime}}`表示当前日期时间。 这种方式可以有效避免重复处理已经处理过的数据，提高数据处理效率。 #### 数据过滤与分页 为了进一步优化查询结果，我们可以利用其他请求参数进行数据过滤。例如，通过设置`status`字段，可以筛选出不同状态下的订单。此外，为了处理大规模的数据集成需求，我们还需要配置分页参数： - `page_size`: 每页返回的数据条数，这里设置为40。 - `page_no`: 页码，从1开始。 分页机制确保我们能够逐页处理大量数据，而不会因为一次性请求过多数据而导致性能问题。 #### 数据清洗与转换 在获取到原始数据后，我们需要对其进行初步清洗和转换。根据业务需求，可以对特定字段进行格式化、校验和转换。例如，将日期字段统一格式化为标准格式，将状态码转换为业务可读的状态描述等。 ```json { // 示例清洗逻辑 // 将订单状态码转换为描述 if (data.status == '55') { data.status_desc = '已审核'; } else if (data.status == '95') { data.status_desc = '已发货'; } // 日期格式化 data.formatted_date = formatDate(data.date, 'yyyy-MM-dd'); } ``` 通过上述步骤，我们可以确保从源系统获取的数据是干净且符合业务需求的，为后续的数据转换与写入奠定基础。 #### 实时监控与调试 在整个过程中，通过轻易云平台提供的全透明可视化操作界面，我们可以实时监控API调用情况、数据流动和处理状态。这不仅提高了工作效率，还能及时发现并解决潜在的问题。 综上所述，通过合理配置API接口请求参数、采用增量获取策略、利用分页机制以及进行必要的数据清洗与转换，我们能够高效地从旺店通·企业版中获取并加工销售出库相关的数据，为后续的数据集成工作打下坚实基础。  ### 数据集成生命周期中的ETL转换与写入 在数据集成生命周期的第二步中，重点在于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API接口所能够接收的格式，最终写入目标平台。本文将详细探讨这一过程中的技术细节和实现方法。 #### 数据提取与清洗 首先，我们从源平台提取原始数据。这一步通常涉及到从多个异构系统中获取数据，可能包括数据库、文件系统、API接口等。提取的数据需要经过清洗，以确保其质量和一致性。清洗过程包括去除重复数据、处理缺失值、标准化数据格式等。 #### 数据转换 接下来是数据转换阶段。在这一阶段，我们需要将清洗后的数据转换为目标平台所需的格式。以轻易云集成平台为例，其API接口要求特定的数据结构和字段格式，因此我们需要对原始数据进行相应的映射和转换。 以下是一个简单的示例代码，展示了如何将源平台的数据转换为轻易云集成平台API接口所能接收的格式： ```python import requests import json # 假设我们从源平台获取到的数据如下 source_data = { "order_id": "12345", "product_code": "P001", "quantity": 10, "price": 100.0, "customer_name": "张三" } # 定义目标平台API接口所需的数据结构 target_data = { "operation": "write", "data": { "orderId": source_data["order_id"], "productCode": source_data["product_code"], "quantity": source_data["quantity"], "price": source_data["price"], "customerName": source_data["customer_name"] } } # 将转换后的数据转为JSON格式 json_data = json.dumps(target_data) ``` #### 数据写入 在完成数据转换后，我们需要将其写入目标平台。根据元数据配置，我们使用POST方法调用轻易云集成平台的“写入空操作”API接口。以下是具体的实现代码： ```python # 定义API接口URL和请求头 api_url = "https://api.qingyiyun.com/writeOperation" headers = { "Content-Type": "application/json" } # 发送POST请求，将转换后的数据写入目标平台 response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json_data) # 检查响应状态码，确认是否成功写入 if response.status_code == 200: print("数据成功写入目标平台") else: print(f"写入失败，状态码: {response.status_code}") ``` #### 接口调用与错误处理 在实际应用中，接口调用可能会遇到各种错误，如网络问题、权限不足、数据格式不匹配等。因此，需要进行充分的错误处理，以确保系统的稳定性和可靠性。 ```python try: response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json_data) response.raise_for_status() # 检查HTTP错误 except requests.exceptions.HTTPError as http_err: print(f"HTTP错误: {http_err}") except Exception as err: print(f"其他错误: {err}") else: print("数据成功写入目标平台") ``` 通过上述步骤，我们实现了从源平台提取数据、进行ETL转换，并最终将其写入目标平台的全过程。在这个过程中，关键在于确保每个环节的数据质量和一致性，同时处理好可能出现的各种错误情况。 以上内容展示了如何利用轻易云集成平台API接口，实现不同系统间的数据无缝对接，并通过详细的技术案例解析了ETL转换与写入过程中的关键技术点。