采购退货单从旺店通·企业奇门数据集成到金蝶云星空
在电子商务环境中，确保业务系统的高效对接和数据的一致性至关重要。本文将探讨如何利用轻易云数据集成平台实现旺店通·企业奇门系统与金蝶云星空之间关于采购退货单的数据无缝传输。
首先，我们需要调用旺店通·企业奇门提供的wdt.purchase.return.query接口，以获取所需的数据。这些数据包括但不限于供应商信息、商品明细、退货原因等详细字段。在实际操作过程中，需要特别处理分页和限流问题，保证即使是大规模查询也能稳定执行，并且不遗漏任何一条记录。
为了能够准确、高效地写入到金蝶云星空，我们采用了其提供的batchSave接口进行批量数据写入。这种方式不仅提升了处理速度，还减少了网络请求次数。然而，由于两套系统的数据格式存在差异，在这之前我们需要完成数据映射工作。例如，将旺店通中的字段名与金蝶云对应字段正确匹配，这是实现顺利对接的重要一步。同时，应注意异常情况的处理以及错误重试机制，以保障整个流程的可靠性。
除此之外，通过轻易云平台强大的实时监控功能，我们可以随时掌握每个环节的数据流动和状态变化。如果某个步骤出现异常，可以迅速定位并采取相应措施，从而降低业务风险，提高整体效率。随着技术的发展，灵活使用这些特性不仅能够简化开发过程，更能为企业带来显著收益。
调用旺店通·企业奇门接口wdt.purchase.return.query获取并加工数据
在数据集成生命周期的第一步，我们需要调用源系统的API接口以获取原始数据，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·企业奇门接口wdt.purchase.return.query来获取采购退货单的数据，并进行相应的处理。
接口调用配置
首先，我们需要配置元数据，以便正确地调用wdt.purchase.return.query接口。以下是该接口的元数据配置：
{
"api": "wdt.purchase.return.query",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "return_no",
"id": "return_id",
"name": "return_no",
"idCheck": true,
"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": "{{LAST_SYNC_TIME|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":"采购退货单状态：10,已取消,20,编辑中,30,待审核,40,已审核,42,待推送,44,推送失败,46,委外待出库,50,部分出库,60,已完成"
},
{
"field":"return_no",
"label":"退货单号",
"type":"string"
}
],
...
}参数设置
在请求参数中，我们需要特别关注以下几个字段：
start_time和end_time: 用于增量获取数据，分别表示数据同步的起始和结束时间。这两个字段使用了模板变量{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}和{{CURRENT_TIME|datetime}}，确保每次调用时都能动态更新。status: 表示采购退货单的状态，可以根据业务需求选择不同的状态值进行过滤。return_no: 可选字段，用于指定特定的退货单号。
此外，还有分页相关的参数：
page_size: 每页返回的数据条数，默认值为40。page_no: 页码，从0页开始。
数据请求与清洗
通过上述配置，我们可以发起对旺店通·企业奇门接口的POST请求。假设我们已经成功获取了返回的数据，接下来需要对这些数据进行初步清洗和加工。
-
解析响应数据: 确保响应中的每个字段都被正确解析。例如：
{ ... "_data_":[ { ... "_return_id_":"12345", "_return_no_":"RT20230901", ... } ] } -
字段映射与转换: 将返回的数据字段映射到目标系统所需的格式。例如，将
_return_id_映射为目标系统中的returnId，并进行必要的数据类型转换。 -
异常处理: 对于可能出现的异常情况（如网络错误、API限流等），需要设计相应的重试机制或告警机制，以确保数据同步过程的稳定性。
数据写入与后续处理
在完成初步清洗后，可以将处理后的数据写入到目标系统（如金蝶）。这一步通常包括以下几个步骤：
- 批量写入: 将清洗后的数据批量写入目标数据库，以提高效率。
- 日志记录: 对每次同步操作进行日志记录，包括成功与失败的信息，以便后续追踪和分析。
- 状态更新: 更新本地存储的同步状态，如最后一次同步时间等，为下一次增量同步做准备。
通过上述步骤，我们实现了从旺店通·企业奇门接口获取采购退货单数据并进行初步加工，为后续的数据转换与写入奠定了基础。
使用轻易云数据集成平台实现采购退货单数据转换与写入金蝶云星空API接口
在数据集成过程中，将源平台的数据转换为目标平台可接受的格式是关键步骤。本文将详细介绍如何使用轻易云数据集成平台，将采购退货单的源数据进行ETL转换，并通过金蝶云星空API接口写入目标系统。
配置元数据
首先，我们需要配置元数据，以便将源平台的数据映射到金蝶云星空API接口所需的格式。以下是元数据配置示例：
{
"api": "batchSave",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"operation": {
"rowsKey": "array",
"rows": 1,
"method": "batchArraySave"
},
"request": [
{"field":"FBillNo","label":"单据编号","type":"string","describe":"单据编号","value":"{return_no}"},
{"field":"FDate","label":"退料日期","type":"string","describe":"日期","value":"{created}"},
{"field":"FSupplierID","label":"供应商","type":"string","describe":"基础资料","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},"value":"{provider_no}"},
{"field":"FMRTYPE","label":"退料类型","type":"string","describe":"下拉列表","value":"B"},
{"field":"FMRMODE","label":"退料方式","type":"string","describe":"下拉列表","value":"B"},
{"field":"FStockOrgId","label":"退料组织","type":"string","describe":"组织","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},"value":"100"},
{"field":"FDESCRIPTION","label":"备注","type":"string","describe":"多行文本","value":"旺店通采购退货单"},
{"field":"FSettleId","label":"结算方","type":"string","describe":"基础资料","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},"value":"{supplier_code}"},
{"field":"FCHARGEID","label":"收款方","type":"","describe":"","parser":{"name":"","params":""},"value":""},
{"field":"","label":"","type":"","describe":"","parser":{"name":"","params":""},"value":""},
...
],
...
}数据请求与清洗
在这个阶段，我们从源系统（如旺店通）请求采购退货单的数据，并进行初步清洗。清洗过程包括去除无效字段、标准化日期格式等操作。以下是一个简化的示例代码：
import requests
def fetch_data():
url = 'https://api.wdt.com/return_order'
params = {'start_date': '2023-01-01', 'end_date': '2023-01-31'}
response = requests.get(url, params=params)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
return clean_data(data)
def clean_data(data):
cleaned_data = []
for record in data['records']:
cleaned_record = {
'return_no': record['order_no'],
'created': record['create_time'],
'provider_no': record['supplier_code'],
# 更多字段清洗...
}
cleaned_data.append(cleaned_record)
return cleaned_data数据转换与写入
接下来，我们使用轻易云平台提供的ETL工具，将清洗后的数据转换为金蝶云星空API接口所需的格式，并进行写入操作。
import json
def transform_and_write(data):
transformed_data = []
for record in data:
transformed_record = {
'FBillNo': record['return_no'],
'FDate': record['created'],
'FSupplierID': {'FNumber': record['provider_no']},
# 更多字段映射...
}
detail_list = []
for detail in record['details']:
detail_list.append({
'FMATERIALID': {'FNumber': detail['spec_no']},
'FRMREALQTY': detail['out_num'],
# 更多明细字段映射...
})
transformed_record['FPURMRBENTRY'] = detail_list
transformed_data.append(transformed_record)
api_url = 'https://api.kingdee.com/batchSave'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
payload = {
'FormId': 'PUR_MRB',
'Operation': 'batchSave',
'IsAutoSubmitAndAudit': True,
'Data': transformed_data
}
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
if response.status_code == 200:
print('Data successfully written to Kingdee')元数据解析器应用
在上述代码中，ConvertObjectParser用于将供应商、仓库等基础资料编码转换为金蝶系统识别的格式。例如：
{"field": "FSupplierID", "parser": {"name": "ConvertObjectParser", "params": "FNumber"}, "value": "{provider_no}"}通过这种方式，可以确保所有基础资料字段都被正确解析和转换。
实时监控与错误处理
最后，为了确保数据集成过程的稳定性和可靠性，需要对整个流程进行实时监控，并处理可能出现的错误。例如，可以设置日志记录和异常捕获机制：
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
def main():
try:
data = fetch_data()
transform_and_write(data)
logging.info('Data integration completed successfully')
except Exception as e:
logging.error(f'Error during data integration: {e}')
if __name__ == '__main__':
main()通过以上步骤，我们可以高效地将采购退货单的数据从源系统转换并写入到金蝶云星空，实现不同系统间的数据无缝对接。
