聚水潭销售出库单到畅捷通销货单的数据集成:高效解决方案分享
在实现聚水潭·奇门与畅捷通T+系统间的数据无缝对接时,遇到的挑战之一是在保证数据准确性的同时提高处理效率。此次案例中涉及的具体操作为将聚水潭销售出库单通过接口jushuitan.saleout.list.query
获取后,合并写入至畅捷通T+销货单(线下非0)API /tplus/api/v2/saleDelivery/Create
。以下是我们使用轻易云数据集成平台提供的解决方案。
首先,为了确保从聚水潭·奇门接口抓取到的数据不漏单,我们建立了一套定时任务系统,通过周期性调用 jushuitan.saleout.list.query
接口。这一机制不仅可以按需设定时间间隔,还能够在网络波动或服务异常时自动重试,以避免数据丢失。此外,对分页和限流问题也进行了专门处理,确保即使在大量数据返回时,也能平滑地逐页获取并有序存储。
其次,大量数据快速写入至畅捷通T+是另一个关键点。在这里,我们优化了批量操作,通过合并多条销售记录减少API请求次数,并利用异步操作提升整体性能。同时,在向 /tplus/api/v2/saleDelivery/Create
写入过程中,严格遵循其数据格式要求,并通过自定义映射规则,将两边系统中结构不同的数据字段进行正确转换,从而保证写入成功率及数据一致性。
面对可能出现的各种异常情况,如网络延迟、接口响应错误等,本方案内置了详细的日志记录和实时监控功能,每一步处理过程都透明可追踪。一旦检测到异常,系统会即时报警并触发相应的错误重试机制,以最大程度上保障业务连续稳定运营。
这种集成不仅提升了整个流程管理的透明度,而且极大提高了不同部门间的信息同步效率,为企业节省时间成本,让技术团队能够更专注于核心业务开发。
调用聚水潭·奇门接口jushuitan.saleout.list.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使用轻易云数据集成平台调用聚水潭·奇门接口jushuitan.saleout.list.query
,并对获取的数据进行初步加工。
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名称:
jushuitan.saleout.list.query
- 请求方法:
POST
- 主键字段:
io_id
- 响应格式化: 将
io_date
字段格式化为io_date_new
,类型为日期 - 请求参数:
page_index
: 页数,从第一页开始,默认值为1page_size
: 每页行数,默认25,最大25,这里设置为100start_time
: 修改开始时间,使用上次同步时间{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}
end_time
: 修改结束时间,使用当前时间{{CURRENT_TIME|datetime}}
status
: 单据状态,这里设置为已出库Confirmed
date_type
: 时间类型,这里设置为出库时间2
请求参数设置
在实际操作中,我们需要动态生成请求参数。以下是一个示例请求体:
{
"page_index": "1",
"page_size": "100",
"start_time": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
"end_time": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
"status": "Confirmed",
"date_type": 2
}
这些参数确保我们能够获取到指定时间范围内的已出库单据,并且每次请求最多返回100条记录。
数据过滤与条件检查
为了确保数据的准确性和有效性,我们需要对返回的数据进行过滤和条件检查。根据元数据配置中的条件部分,我们需要满足以下条件:
shop_id
不在特定列表中:"0,16228014,16227378,16227352,16227325,16227304,16227274,16226426,16226377,16226029,16225994,16225906,16225718,16288585"
items.qty
大于0labels
不包含特殊单
这些条件可以通过编写相应的过滤逻辑来实现。例如:
def filter_data(data):
filtered_data = []
for record in data:
if record['shop_id'] not in [0, 16228014, 16227378, ...] and \
record['items']['qty'] > 0 and \
'特殊单' not in record['labels']:
filtered_data.append(record)
return filtered_data
数据格式化与响应处理
根据元数据配置,我们需要将返回的数据中的io_date
字段格式化为日期类型,并重命名为io_date_new
。这一步可以通过简单的数据转换实现:
from datetime import datetime
def format_response(data):
for record in data:
record['io_date_new'] = datetime.strptime(record['io_date'], '%Y-%m-%d %H:%M:%S').date()
return data
自动填充响应与平铺结构
最后,根据配置中的自动填充响应和平铺结构选项,我们需要确保响应数据能够自动填充到目标系统,并且将嵌套结构(如items)平铺展开。这一步可以通过轻易云平台的内置功能实现,无需额外编码。
实际应用案例
结合以上步骤,我们可以实现一个完整的数据集成流程,从聚水潭·奇门接口获取销售出库单数据,并进行必要的过滤、格式化和转换。以下是一个完整的Python示例代码:
import requests
from datetime import datetime
# 配置请求参数
params = {
"page_index": "1",
"page_size": "100",
"start_time": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
"end_time": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
"status": "Confirmed",
"date_type": 2
}
# 发起POST请求获取数据
response = requests.post('https://api.jushuitan.com/saleout/list/query', json=params)
data = response.json()
# 数据过滤与条件检查
filtered_data = filter_data(data)
# 数据格式化与响应处理
formatted_data = format_response(filtered_data)
# 输出处理后的数据(可进一步写入目标系统)
print(formatted_data)
通过上述步骤和代码示例,我们可以高效地从聚水潭·奇门接口获取销售出库单数据,并进行必要的数据处理,为后续的数据集成奠定基础。
使用轻易云数据集成平台将聚水潭销售出库单转换为畅捷通销货单
在数据集成过程中,ETL(Extract, Transform, Load)是关键步骤之一。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台,将聚水潭销售出库单的数据转换为畅捷通T+ API接口所能接收的格式,并最终写入目标平台。
数据请求与清洗
首先,我们需要从源系统(聚水潭)提取销售出库单的数据。假设我们已经完成了数据请求和清洗阶段,接下来重点讨论如何进行数据转换和写入。
数据转换与写入
在轻易云数据集成平台中,我们需要配置元数据来实现数据的ETL转换。以下是具体的元数据配置及其解析:
{
"api": "/tplus/api/v2/saleDelivery/Create",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"operation": {
"method": "merge",
"field": "shop_name,io_date_new",
"bodyName": "list",
"bodySum": [],
"header": [],
"body": ["items_sku_id", "items_qty", "items_sale_price", "items_sale_amount", "io_id", "io_date_new", "shop_name", "remark", "shop_buyer_id"]
},
"request": [
{
"field": "VoucherDate",
"label": "单据日期",
"type": "string",
"describe": "单据日期;默认系统日期",
"value": "{{list.io_date_new}}"
},
{
"field": "ExternalCode",
"label": "外部系统单据编码",
...
配置解析
-
API接口定义:
api
字段定义了目标平台的API接口地址,即/tplus/api/v2/saleDelivery/Create
。method
字段指定了HTTP请求方法为POST
。
-
操作定义:
operation
字段中的method: merge
表示我们将多个销售出库单合并为一个销货单。field: shop_name, io_date_new
用于确定合并的依据字段。body
数组列出了需要处理的字段,如SKU ID、数量、价格等。
-
请求参数映射:
- 每个请求参数通过模板语法映射到源数据。例如,
VoucherDate
映射为{{list.io_date_new}}
,表示使用聚水潭出库单中的日期作为销货单日期。 ExternalCode
则通过拼接方式生成唯一编码:{{list.io_id}}+1
。
- 每个请求参数通过模板语法映射到源数据。例如,
-
复杂对象解析:
- 对于一些复杂对象,如客户信息和存货信息,需要通过特定的解析器进行转换。例如,客户信息通过
_findCollection find short_name from ... where shop_name={{list.shop_name}}
查询得到。
- 对于一些复杂对象,如客户信息和存货信息,需要通过特定的解析器进行转换。例如,客户信息通过
-
明细处理:
- 销货单明细部分,通过嵌套的子配置进行处理。每个明细项(如存货、数量、价格等)都对应一个具体的字段映射和解析规则。
实际操作示例
假设我们有如下聚水潭销售出库单数据:
{
"items_sku_id": ["SKU12345"],
...
}
根据上述配置,经过ETL转换后,将生成如下格式的数据发送到畅捷通T+:
{
...
{
...
{
...
{
...
{
...
}
]
}
}
}
}
写入目标平台
最后,通过HTTP POST请求将转换后的数据发送至畅捷通T+ API接口,实现销货单的创建。
import requests
url = 'https://api.tplus.com/tplus/api/v2/saleDelivery/Create'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {
# 转换后的JSON数据
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
print("Data successfully written to T+")
else:
print("Failed to write data:", response.content)
以上就是使用轻易云数据集成平台将聚水潭销售出库单转换为畅捷通销货单的全过程。通过合理配置元数据,可以高效地实现不同系统间的数据无缝对接,提高业务处理效率。