### 聚水潭数据集成到金蝶云星空：退换货对接销售退货-v案例解析 在本次技术案例中，我们聚焦于如何高效地实现聚水潭平台中的退换货数据与金蝶云星空的无缝对接，具体方案命名为“退换货对接销售退货-v”。此次集成任务不仅解决了两大系统间的数据孤岛问题，还极大提升了业务处理的自动化水平。 首先，为确保从聚水潭获取的数据不漏单且及时更新，我们采用了定时可靠的抓取机制，通过调用refund.single.query接口定期获取最新数据。考虑到API分页和限流的问题，我们配置了一套完善的分页算法，并配合重试逻辑以应对可能出现的接口拒绝情况。 其次，对于大量数据需要快速写入到金蝶云星空这一挑战，选用了batchSave API进行批量操作。与此同时，为了避免由于网络波动或系统异常引起的数据丢失，我们设计了一套错误重试机制及日志记录功能，以确保所有提交请求都能被妥善处理并追踪其状态。 在实际操作过程中，当我们拿到了聚水潭返回的数据后，需要先处理两者之间可能存在的数据格式差异。这一步通过自定义的数据映射规则来实现，将源系统（聚水潭）的字段有序地转换为目标系统（金蝶云星空）所需格式。此外，对比原有流程，新方案还加入实时监控功能，能即时查看每个环节的数据流动及其处理状态，有助于及时发现和排查潜在问题。 总之，本次技术落地不仅全面展示了从数据抓取、转换、传输再到最终存储的一系列过程，同时也详尽说明了解决多种技术难题的方法，包括但不限于接口调用优化、批量操作管理以及异常捕捉与重试策略等。  ### 调用聚水潭接口refund.single.query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。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用聚水潭的`refund.single.query`接口，并对返回的数据进行加工处理。 #### 接口调用配置 首先，我们需要配置接口调用的元数据。根据提供的元数据配置，我们可以看到以下关键参数： - **API**: `refund.single.query` - **请求方法**: `POST` - **分页配置**: 每页50条记录 - **请求字段**: - `shop_id`: 店铺编号 - `is_offline_shop`: 是否查询线下店铺单据 - `modified_begin`: 修改起始时间 - `modified_end`: 修改结束时间 - `so_ids`: 指定线上订单号 - `shop_buyer_ids`: 指定买家账号 - `page_index`: 页码，默认1 - `page_size`: 每页条数，默认30，最大50 这些字段中，`modified_begin`和`modified_end`用于指定查询的时间范围，必须同时存在且间隔不能超过七天。 #### 请求参数设置 在实际操作中，我们需要根据业务需求动态设置这些请求参数。以下是一个示例请求参数设置： ```json { "shop_id": "12345", "is_offline_shop": "false", "modified_begin": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}", "modified_end": "{{CURRENT_TIME|datetime}}", "so_ids": "", "shop_buyer_ids": "", "page_index": "1", "page_size": "50" } ``` 其中，`{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}`和`{{CURRENT_TIME|datetime}}`是动态变量，用于获取上次同步时间和当前时间。 #### 数据过滤与清洗 在获取到原始数据后，需要进行数据过滤与清洗。根据元数据配置中的条件，我们需要确保以下条件满足： - `good_status` 等于 `SELLER_RECEIVED` - `o_id` 不等于 -1 - `items.r_qty` 大于 0 - `batchs.r_qty` 大于 0 这些条件可以通过编写过滤逻辑来实现。例如： ```python def filter_data(data): return [ item for item in data if item['good_status'] == 'SELLER_RECEIVED' and item['o_id'] != -1 and item['items']['r_qty'] > 0 and item['batchs']['r_qty'] > 0 ] ``` #### 数据转换与写入 经过过滤后的数据，需要进行必要的转换，然后写入目标系统。在轻易云平台上，可以通过可视化界面配置转换规则，例如字段映射、格式转换等。 假设我们需要将过滤后的数据写入一个新的数据库表，可以使用以下步骤： 1. **字段映射**：将聚水潭返回的数据字段映射到目标表的字段。 2. **格式转换**：如果目标表要求特定的数据格式，可以在此步骤进行转换。 3. **写入操作**：将转换后的数据批量写入目标表。 例如，假设目标表有以下字段： - `order_id` - `product_id` - `quantity` - `status` 我们可以编写如下代码进行字段映射和写入操作： ```python def transform_and_write(data): transformed_data = [ { 'order_id': item['o_id'], 'product_id': item['items']['p_id'], 'quantity': item['items']['r_qty'], 'status': item['good_status'] } for item in data ] # 假设write_to_db是一个将数据写入数据库的函数 write_to_db(transformed_data) ``` #### 实时监控与调试 在整个过程中，通过轻易云平台提供的实时监控功能，可以随时查看数据流动和处理状态。如果出现异常情况，可以利用平台提供的日志和调试工具进行排查和修正。 以上就是调用聚水潭接口获取并加工数据的详细技术案例。通过合理配置请求参数、精确的数据过滤与清洗，以及高效的数据转换与写入，可以确保数据集成过程顺利进行，并为后续的数据分析和业务决策提供可靠的数据支持。  ### 退换货对接销售退货的ETL转换与写入 在轻易云数据集成平台中，数据集成生命周期的第二步是将已经集成的源平台数据进行ETL转换，并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。本文将详细探讨这一过程中的技术细节。 #### 数据转换与写入配置 在本案例中，我们需要将退换货数据从源系统转换为金蝶云星空系统可识别的格式。以下是关键的元数据配置： 1. **API接口与请求方法**： ```json { "api": "batchSave", "method": "POST" } ``` 使用`batchSave` API接口，通过POST方法提交数据。 2. **请求头配置**： - `FBillTypeID`: 单据类型，固定值为`XSTHD01_SYS`。 - `FBillNo`: 单据编号，对应源系统中的`as_id`。 - `FSaleOrgId`: 销售组织，通过查询映射获取。 - `FDate`: 日期，对应源系统中的`items_receive_date`。 - `FStockOrgId`: 库存组织，固定值为`105`。 - `FRetcustId`: 退货客户，通过查询映射获取。 - `FSettleCurrId`: 结算币别，固定值为`PRE001`。 - `FHeadNote`: 备注，对应源系统中的`as_id`。 3. **明细信息配置**： 明细信息字段包括物料编码、实退数量、单价等，每个字段都对应源系统中的相应字段。例如： ```json { "field": "FMaterialId", "label": "物料编码", "type": "string", "describe": "物料编码", "parser": {"name": "ConvertObjectParser", "params": "FNumber"}, "value": "{{reftables.items_sku_id}}" } ``` 4. **关联关系表配置**： 关联关系表用于处理源单和目标单之间的映射关系。例如： ```json { "field": "FEntity_Link_FSBillId", "label": "源单内码", "type": "string", "value": "_findCollection find FID from f58fe563-79a6-313e-a1bd-4be16eb7ff7a where F_PSEH_TEXT={{reftables.items_outer_oi_id}} FMaterialID_FNumber={{reftables.items_sku_id}}" } ``` 5. **其他请求参数**： ```json { "FormId": "SAL_RETURNSTOCK", "Operation": "BatchSave", "IsAutoSubmitAndAudit": true, "IsVerifyBaseDataField": true } ``` 这些参数确保数据在提交后自动审核，并验证基础资料有效性。 #### 数据处理逻辑 在实际操作中，数据处理逻辑如下： 1. **数据清洗与合并**： 首先对源数据进行清洗和合并，例如根据订单号、商品SKU等字段进行聚合，以确保每条记录唯一且完整。 2. **字段映射与转换**： 使用元数据配置中的字段映射，将源系统的数据字段转换为目标系统所需的格式。例如，将物料编码从源系统的SKU ID转换为金蝶云星空所需的格式。 3. **批量提交与审核**： 将处理后的数据通过批量提交接口（如`batchSave`）发送到金蝶云星空，并设置自动审核以确保数据及时生效。 #### 示例代码片段 以下是一个示例代码片段，用于展示如何通过轻易云平台将清洗后的退换货数据写入金蝶云星空： ```python import requests url = 'https://api.kingdee.com/batchSave' headers = {'Content-Type': 'application/json'} data = { 'FormId': 'SAL_RETURNSTOCK', 'Operation': 'BatchSave', 'IsAutoSubmitAndAudit': True, 'IsVerifyBaseDataField': True, 'Model': { 'FBillTypeID': {'FNumber': 'XSTHD01_SYS'}, 'FBillNo': source_data['as_id'], 'FSaleOrgId': {'FNumber': get_org_id(source_data['shop_name'])}, 'FDate': source_data['items_receive_date'], # ... other fields ... 'FEntity': [ { 'FMaterialId': {'FNumber': item['items_sku_id']}, 'FRealQty': item['items_r_qty'], # ... other fields ... } for item in source_data['reftables'] ] } } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) if response.status_code == 200: print('Data successfully written to Kingdee Cloud') else: print('Failed to write data:', response.text) ``` 通过上述步骤和代码示例，我们可以实现从源系统到金蝶云星空的数据无缝对接，确保业务流程顺畅高效。