### 畅捷通T+数据集成到聚水潭案例分享：存货对接-ok 在系统集成项目中，畅捷通T+与聚水潭的无缝对接是一个典型且具有挑战性的任务。本文将深入探讨实际运行中的“存货对接-ok”方案，解析如何通过API接口，确保从畅捷通T+高效获取并成功写入大量数据至聚水潭。 #### 确保数据不漏单——定时可靠抓取与批量操作 为了保证订单和库存信息的完整性，我们利用了轻易云平台上的调度功能进行定时的数据抓取。从畅捷通T+获取数据的API为`/tplus/api/v2/inventory/QueryPage`。通过配置自动化任务，每隔固定时间段访问该接口，实现全新的增量更新，将新增或变更的数据拉取至本地。 同时，为提高效率和稳定性，对获取的大量库存数据进行批量处理，从而减少请求频次及网络波动带来的影响。在此过程中，要特别注意分页和限流问题，通过合理设置分页参数以及使用重试机制来应对网络拥堵或者调用限制。 ```json { "method": "/tplus/api/v2/inventory/QueryPage", "params": { "pageSize": 100, "currentPage": 1 } } ``` #### 聚水潭快速写入与格式差异处理 由于两套系统之间存在一定的数据结构差异，在将从畅捷通T+获取的数据上传到聚水潭前，需要进行必要的格式转换。对此，我们采取了灵活的映射规则，根据预设模板将字段名称、类型等做相应调整，以适配聚水潭的数据要求。不仅实现了无障碍传输，还避免了因格式不匹配导致的数据丢失或错误。 上传数据到聚水潭所用API为`/open/jushuitan/itemsku/upload`，其中参数包含经过转换后的商品编号、数量、价格等关键信息。同时，为进一步提高整体运行效率，每次都采用批量上传方式，以减少服务器压力并提升响应速度。 ```json { "method": "/open/jushuitan/itemsku/upload", "params": [{ "itemCode": "{mapped_item_code}", "quantityOnHand": "{mapped_quantity}", ... }] } ``` #### 实现实时监控与日志记录 通过轻易云平台提供的实时监控功能，我们可以随时查看每一步骤执行情况，并详细记录日志。如果在任何环节出现异常，系统会即时触发警报，同时启动错误重试机制。这不仅保障了整个集成流程的连续性，也便于后期追溯排  ### 调用畅捷通T+接口获取并加工数据的技术实现 在数据集成生命周期的第一步中，我们需要调用源系统畅捷通T+接口`/tplus/api/v2/inventory/QueryPage`来获取存货数据，并进行必要的数据清洗和加工。以下是详细的技术实现过程。 #### 接口调用配置 我们使用POST方法来调用`/tplus/api/v2/inventory/QueryPage`接口，以下是元数据配置中的关键参数： - `PageSize`: 查询返回的每页条数，默认值为20。我们设置为50，以减少分页请求次数。 - `PageIndex`: 查询返回的页码，从1开始；默认值为1。 - `selectfields`: 选择需要返回的字段，包括ID、Code、Name等多个字段。 - `UpdateDateBegin`和`UpdateDateEnd`: 用于指定查询的时间范围，分别使用上次同步时间和当前时间作为动态参数。 请求体示例如下： ```json { "param": { "PageSize": "50", "PageIndex": "1", "selectfields": "ID,Code,Name,Shorthand,Specification,DefaultBarCode,...", "UpdateDateBegin": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}", "UpdateDateEnd": "{{CURRENT_TIME|datetime}}" } } ``` #### 数据清洗与加工 在获取到原始数据后，需要对数据进行清洗和加工，以确保数据质量和一致性。以下是一些常见的数据清洗操作： 1. **字段映射与转换**: - 将接口返回的数据字段映射到目标系统所需的字段。例如，将`InventoryClass.Code`映射为目标系统中的分类编码。 - 对某些字段进行类型转换，如将字符串类型的日期转换为标准日期格式。 2. **数据过滤**: - 根据业务需求过滤掉不需要的数据。例如，只保留未禁用（Disabled=false）的存货记录。 3. **数据校验**: - 对关键字段进行校验，如ID和Code是否为空或重复。如果发现问题，记录日志并跳过该条记录。 4. **补全缺失数据**: - 对于某些必填字段，如果源系统未提供，可以设置默认值或从其他来源补全。例如，如果某些存货没有条码，可以生成一个默认条码。 #### 示例代码 以下是一个简单的Python示例代码，用于调用接口并处理返回的数据： ```python import requests import json from datetime import datetime # 设置请求参数 url = 'https://api.example.com/tplus/api/v2/inventory/QueryPage' headers = {'Content-Type': 'application/json'} params = { "param": { "PageSize": "50", "PageIndex": "1", "selectfields": "ID,Code,Name,Shorthand,Specification,DefaultBarCode,...", "UpdateDateBegin": datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), "UpdateDateEnd": datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') } } # 发起POST请求 response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(params)) # 检查响应状态 if response.status_code == 200: data = response.json() # 数据清洗与加工 cleaned_data = [] for item in data['data']: if not item['Disabled']: cleaned_item = { 'ID': item['ID'], 'Code': item['Code'], 'Name': item['Name'], # 其他字段映射与转换 } cleaned_data.append(cleaned_item) # 输出清洗后的数据 print(json.dumps(cleaned_data, indent=4)) else: print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}") ``` #### 注意事项 1. **错误处理**: 在实际应用中，需要对API调用失败、网络异常等情况进行详细的错误处理，并记录日志以便后续分析。 2. **分页处理**: 如果返回的数据量较大，需要实现分页逻辑，逐页获取所有数据。 3. **性能优化**: 对于大批量数据处理，可以考虑使用多线程或异步编程方式提高效率。 通过上述步骤，我们可以高效地从畅捷通T+系统中获取并加工存货数据，为后续的数据集成奠定基础。  ### 使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入聚水潭API接口 在数据集成过程中，ETL（提取、转换、加载）是至关重要的一步。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台，将源平台的数据进行ETL转换，转为目标平台聚水潭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，从源平台提取原始数据，并进行必要的清洗操作。这一步确保了数据的准确性和一致性，为后续的转换和写入奠定基础。 #### 数据转换与写入 在数据清洗完成后，接下来就是将这些数据转换为聚水潭API接口所能接收的格式。以下是具体步骤： 1. **配置API接口信息** 根据提供的元数据配置，我们需要调用聚水潭的`/open/jushuitan/itemsku/upload` API接口。该接口使用POST方法提交数据，以下是具体字段映射关系： ```json { "api": "/open/jushuitan/itemsku/upload", "effect": "EXECUTE", "method": "POST", "number": "name", "id": "sku_id", "name": "name", "request": [ {"field": "sku_id", "label": "商品编码", "type": "string", "describe": "商品编码", "value": "{Code}"}, {"field": "i_id", "label": "款式编码", "type": "string", "describe": "款式编码", "value": "{Code}"}, {"field": "name", "label": "名称", "type": "string", "describe": "名称，可更新", "value": "{Name}"}, {"field": "purchase_price", "label": "采购价", "type": "string",