报销车船税(青海)数据集成案例分享
在本次技术案例中,我们将探讨如何通过轻易云数据集成平台实现道一云与畅捷通T+的高效对接,具体应用于报销车船税(青海)的业务场景。该方案不仅需要确保数据的准确性和完整性,还要满足高吞吐量的数据处理需求。
首先,我们利用道一云提供的API接口qwcgi/api/reimApiCtl/getReimList.do
来获取报销车船税的数据。为了保证数据不漏单,系统会定时可靠地抓取道一云接口的数据,并处理分页和限流问题,以确保所有数据都能被顺利获取。
在数据写入环节,畅捷通T+提供了API接口/tplus/api/v2/doc/Create
用于接收并存储这些数据。我们需要特别注意两者之间的数据格式差异,通过自定义数据转换逻辑来适配特定的业务需求和数据结构。此外,为了应对可能出现的异常情况,我们设计了完善的错误重试机制,确保每条数据都能成功写入畅捷通T+。
整个集成过程中,轻易云平台提供了可视化的数据流设计工具,使得配置和管理变得更加直观。同时,通过集中监控和告警系统,我们可以实时跟踪每个任务的状态和性能,及时发现并解决潜在问题。这种全透明可视化操作界面不仅提升了业务透明度,也极大提高了工作效率。
接下来,我们将详细介绍具体实施步骤及技术细节。
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
来获取数据,并对这些数据进行初步加工处理。本文将详细探讨这一过程中的技术细节和实现方法。
接口调用配置
首先,我们需要配置API接口的元数据,以确保能够正确地从道一云系统中获取所需的数据。以下是关键的元数据配置:
- API路径:
qwcgi/api/reimApiCtl/getReimList.do
- 请求方法:POST
- 分页大小:100(默认为100,不超过1000)
请求参数包括:
startTime
:开始时间,格式为字符串,使用占位符{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}
endTime
:结束时间,格式为字符串,使用占位符{{CURRENT_TIME|datetime}}
currentPage
:查询页码,初始值为1pageSize
:分页大小,默认值为100
数据过滤条件
为了确保只获取与报销车船税(青海)相关的数据,需要设置特定的过滤条件。这些条件包括:
detailList.subjName like '车船税'
detailList.reimCustomFieldDataList_0_value like '青海'
state >= 4
这些条件可以帮助我们精确定位到符合业务需求的数据,提高数据处理的效率。
数据请求与清洗
在调用接口时,我们需要注意分页和限流问题。由于每次请求最多只能返回100条记录,因此需要通过循环分页来获取所有满足条件的数据。在每次请求后,根据返回结果判断是否还有更多数据需要抓取,如果有,则递增页码继续请求。
示例代码片段如下:
import requests
import datetime
def fetch_data(last_sync_time, current_time):
url = "https://api.daoyiyun.com/qwcgi/api/reimApiCtl/getReimList.do"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
page_size = 100
current_page = 1
while True:
payload = {
"startTime": last_sync_time,
"endTime": current_time,
"currentPage": str(current_page),
"pageSize": str(page_size)
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
data = response.json()
if not data["data"]:
break
process_data(data["data"])
if len(data["data"]) < page_size:
break
current_page += 1
def process_data(data):
# 数据清洗和转换逻辑
pass
last_sync_time = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=30)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
current_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
fetch_data(last_sync_time, current_time)
异常处理与重试机制
在实际操作中,网络波动或其他异常情况可能导致接口调用失败。因此,需要设计合理的异常处理与重试机制,以保证数据抓取过程的稳定性。例如,可以在捕获异常后等待一段时间再进行重试,并设置最大重试次数以避免无限循环。
示例代码片段如下:
def fetch_data_with_retry(last_sync_time, current_time, max_retries=3):
retries = 0
while retries < max_retries:
try:
fetch_data(last_sync_time, current_time)
break
except Exception as e:
retries += 1
time.sleep(5) # 等待5秒后重试
if retries == max_retries:
raise e
fetch_data_with_retry(last_sync_time, current_time)
定时任务调度
为了确保定期抓取最新的数据,可以利用轻易云平台提供的定时任务功能。例如,可以配置每天凌晨1点执行一次抓取任务:
{
"crontab": "10 9 1 * *",
"takeOverRequest": [
{
"field": "startTime",
"label": "修改开始时间段",
"type": "string",
"is_required": true,
"describe": null,
"value":"_function from_unixtime(({CURRENT_TIME}-2937599),'%Y-%m-%d %h:%i:%s')"
}
]
}
通过上述步骤,我们可以高效地从道一云系统中获取并加工处理报销车船税(青海)的相关数据,为后续的数据转换与写入奠定坚实基础。
数据集成与ETL转换至畅捷通T+API接口
在数据集成的生命周期中,第二步是将已从源平台获取的数据进行ETL(提取、转换、加载)处理,以适应目标平台的API接口格式。本文将重点介绍如何将道一云系统的数据转换为畅捷通T+API接口所能接收的格式,并最终写入畅捷通T+系统。
数据提取与清洗
首先,我们需要从道一云系统中提取相关数据。通过调用道一云的API接口,如qwcgi/api/reimApiCtl/getReimList.do
,可以获取报销单据数据。这些数据通常包含多个字段和嵌套结构,需要进行初步清洗和过滤,以确保数据完整性和一致性。
{
"api": "/tplus/api/v2/doc/Create",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
...
]
}
数据转换逻辑配置
在数据转换阶段,使用轻易云提供的自定义数据转换逻辑,可以将源数据格式化为畅捷通T+所需的结构。下面是一些关键字段的转换示例:
-
外部编码 (ExternalCode):
- 将报销单号和明细项目名称组合生成外部编码。
value: "{reimNo}{{detailList.subjName}}"
-
凭证字 (DocType):
- 固定设置为“记”。
value: "记"
-
制单日期 (VoucherDate):
- 使用报销单关闭时间作为制单日期。
value: "{closeTime}"
-
借方摘要 (Summary-1):
- 拼接项目名称、人员姓名、结束时间和科目全称生成摘要。
value: "{projName}{personName}报{endTimes}{subjFullName}"
-
借方科目档案 (Account-1):
- 固定值设置为“66022007”。
value: "66022007"
-
借方本币金额 (AmountDr-1):
- 计算发票金额减去税额后的总和。
value: "_function sum({{detailList.invoices.0.amount}}-{{detailList.invoices.0.taxAmount}})"
数据加载与写入
经过上述转换处理后,数据已符合畅捷通T+API接口要求。接下来,通过调用畅捷通T+API接口,将转换后的数据写入目标系统。
{
"field": "Entrys",
"label": "Entrys",
"type": "array",
...
}
在实际操作中,我们需要特别注意以下几点:
-
分页与限流处理:
- 道一云接口可能存在分页限制,需要分批次抓取数据并合并处理。
-
异常处理与错误重试:
- 在写入过程中,可能会遇到网络波动或接口调用失败等问题。必须实现异常捕获机制,并设置合理的重试策略以确保数据成功写入。
-
实时监控与日志记录:
- 为了保障数据集成过程的透明度和可追溯性,需启用实时监控和日志记录功能,及时发现并处理潜在问题。
-
自定义映射与对接:
- 根据业务需求,对特定字段进行自定义映射。例如:根据发票类型选择相应的科目档案。
{
"field": "Account-3",
"label": "借方科目档案",
...
}
通过以上步骤,我们能够高效地完成从道一云到畅捷通T+的数据集成任务,实现不同系统间的数据无缝对接。此过程不仅提高了业务效率,也确保了数据的一致性和准确性。