深入解析聚水潭·奇门到畅捷通T+的数据对接技术

  • 轻易云集成顾问-冯潇

聚水潭·奇门数据集成到畅捷通T+的技术实现

在企业管理系统中,数据流动的高效、无缝对接对于业务运作的顺畅至关重要。本案例将详细解析如何通过轻易云数据集成平台,实现聚水潭·奇门中的销售出库单(jushuitan.saleout.list.query接口)与畅捷通T+销货单(/tplus/api/v2/saleDelivery/Create接口)的精准对接。这不仅关系到处理效率,还影响到业务透明度和可靠性。

1. API接口调用与分页限流处理

为了确保从聚水潭·奇门正确获取所有销售出库单,我们首先需要调用其API接口jushuitan.saleout.list.query。由于该API存在分页和限流限制,我们必须设计一个循环机制,通过分段获取全量数据,并实时监控每次请求的数据状态,避免漏单现象。此外,还需配置重试机制应对可能发生的网络波动或服务器响应超时,从而提升整体抓取数据的稳定性。

2. 批量快速写入畅捷通T+

一旦收集了所需的数据,就需要高效地将这些信息写入到畅捷通T+。借助于/tplus/api/v2/saleDelivery/Create 接口,可以批量且快速地插入销货单记录。在此过程中,需要特别注意数据格式的一致性,例如字段名称和类型等。如果两边的数据结构存在差异,则需提前进行映射转换,以确保准确写入。同时,对于大批量数据操作,需要实施合理的并发控制策略,既能充分利用资源,又不会造成系统过载。

3. 数据异常及重试机制

无论是从聚水潭·奇门读取还是向畅捷通T+写入,都有可能遇到各种异常情况,如API请求失败、网络延迟或服务挂起等。因此,在整个流程中嵌套完善的错误检测与恢复机制显得尤为重要。具体而言,可以采用日志记录结合自动重试的方法,一旦发现某条记录出现问题,会自动尝试重新执行指定次数,直到成功为止。同时,将所有异常情况详细日志化,为后续排查提供完整的信息链路。

4. 实时监控及日志记录

为保证整个集成过程透明、高效,每一步操作都应该具备实时监控能力。例如使用轻易云内置的可视化工具,对各环节进行动态追踪。一旦某个步骤发生故障,系统会及时报警并生成详细报告,让运维人员能够迅速定位并解决问题。另外,对关键节点进行细粒度日志记录,不仅方便调优,也能提高问题响应速度,提高整个系统 如何对接用友BIP接口

调用聚水潭·奇门接口jushuitan.saleout.list.query获取并加工数据

在轻易云数据集成平台的生命周期中,调用源系统接口是关键的第一步。本文将深入探讨如何通过调用聚水潭·奇门接口jushuitan.saleout.list.query来获取销售出库单数据,并进行初步加工。

接口配置与请求参数

首先,我们需要配置接口和请求参数。根据提供的元数据配置,接口jushuitan.saleout.list.query使用POST方法进行数据请求,主要参数如下:

  • page_index: 页数,从第一页开始,默认值为1。
  • page_size: 每页行数,默认25,最大25。这里我们设置为100。
  • start_time: 修改开始时间,与结束时间必须同时存在,时间间隔不能超过七天。
  • end_time: 修改结束时间,与起始时间必须同时存在。
  • status: 单据状态,这里我们选择已出库状态(Confirmed)。
  • date_type: 时间类型,默认0表示修改时间,这里我们选择2表示出库时间。
  • shop_id: 店铺ID,这里固定为10315064。

这些参数确保了我们能够精确地获取所需的数据。

{
  "api": "jushuitan.saleout.list.query",
  "effect": "QUERY",
  "method": "POST",
  "number": "io_id",
  "id": "io_id",
  "name": "io_id",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field": "page_index", "label": "页数", "type": "string", "describe": "第几页,从第一页开始,默认1", "value": "1"},
    {"field": "page_size", "label": "每页行数", "type": "string", "describe": "每页多少条,默认25,最大25", "value": "100"},
    {"field": "start_time", "label": "修改开始时间", "type": "string", 
        "describe": "修改起始时间,和结束时间必须同时存在,时间间隔不能超过七天,与线上单号不能同时为空", 
        "value":"{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"},
    {"field": "end_time", 
        "label":"修改结束时间","type":"string","describe":"修改结束时间,和起始时间必须同时存在,时间间隔不能超过七天,与线上单号不能同时为空","value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"},
    {"field":"status","label":"单据状态","type":"string","describe":"单据状态: WaitConfirm=待出库; Confirmed=已出库; Cancelled=作废","value":"Confirmed"},
    {"field":"date_type","label":"时间类型","type":"int","describe":"时间类型 默认0 0=修改时间 ; 1=制单日期; 2=出库时间","value":"2"},
    {"field":"shop_id","label":"shop_id","type":"string","value":"10315064"}
  ],
  ...
}

数据请求与清洗

在发送请求后,我们会收到一个包含销售出库单信息的JSON响应。为了确保数据质量和一致性,需要对原始数据进行清洗和预处理。常见的清洗操作包括:

  1. 字段验证:检查关键字段是否存在以及是否符合预期格式。例如验证io_id是否唯一且非空。
  2. 数据转换:将日期、金额等字段转换为标准格式,以便后续处理。例如,将UNIX时间戳转换为标准日期格式。
  3. 异常处理:识别并处理异常值或缺失值,例如填充缺失字段或删除异常记录。
import json
from datetime import datetime

def clean_data(raw_data):
    cleaned_data = []
    for record in raw_data:
        if 'io_id' not in record or not record['io_id']:
            continue
        record['start_time'] = datetime.fromtimestamp(record['start_time']).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        record['end_time'] = datetime.fromtimestamp(record['end_time']).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        cleaned_data.append(record)
    return cleaned_data

# 示例调用
raw_response = '{"data":[{"io_id":"12345","start_time":1633036800,"end_time":1633123200},...]}'
raw_data = json.loads(raw_response)['data']
cleaned_data = clean_data(raw_data)

数据转换与写入

在完成数据清洗后,我们需要将其转换为目标系统所需的格式,并写入目标系统。这一步通常涉及字段映射、格式转换等操作。例如,将聚水潭的销售出库单转换为畅捷通的销货单格式。

def transform_to_target_format(cleaned_data):
    transformed_data = []
    for record in cleaned_data:
        transformed_record = {
            'sale_order_id': record['io_id'],
            'sale_date': record['start_time'],
            'delivery_date': record['end_time'],
            # 添加其他必要的字段映射
        }
        transformed_data.append(transformed_record)
    return transformed_data

# 示例调用
transformed_data = transform_to_target_format(cleaned_data)

通过以上步骤,我们实现了从聚水潭·奇门接口获取销售出库单数据,并进行了初步加工,为后续的数据写入和进一步处理打下了坚实基础。这一过程充分利用了轻易云数据集成平台的强大功能,实现了高效、透明的数据集成。 金蝶云星空API接口配置

使用轻易云数据集成平台实现聚水潭销售出库单到畅捷通销货单的ETL转换

在数据集成过程中,第二步是将源平台的数据进行ETL(提取、转换、加载)处理,并最终写入目标平台。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台,将聚水潭的销售出库单数据转换为畅捷通T+ API接口所能接收的销货单格式,并写入畅捷通T+系统。

数据请求与清洗

首先,从聚水潭系统中提取销售出库单数据。假设已经完成了数据请求与清洗阶段,现在我们有一个结构化的数据对象,准备进行ETL转换。

数据转换与写入

为了将聚水潭的销售出库单数据转换并写入到畅捷通T+系统,我们需要配置相应的API接口和元数据。以下是具体的元数据配置:


{
  "api": "/tplus/api/v2/saleDelivery/Create",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "POST",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field": "Code", "label": "单据编码", "type": "string"},
    {"field": "VoucherDate", "label": "单据日期", "type": "string", "describe": "单据日期;默认系统日期", "value": "{io_date}"},
    {"field": "ExternalCode", "label": "外部系统单据编码", "type": "string", "describe": "外部系统单据编码,编码必须唯一,且此字段不为空", "value": "{io_id}"},
    {"field": "BusinessType", "label": "业务类型", "type": "string", "describe": "", "value":"15","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"Code"}},
    {"field": "Customer", "label":"客户","type":"string","describe":"","value":"{drp_co_id_from}","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"Code"}},
    {"field":"Memo","label":"备注","type":"string","describe":"","value":"{so_id}"},
    {"field":"InvoiceType","label":"票据类型","type":"string","value":"01","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"Code"}},
    {"field":"Warehouse","label":"仓库","type":"string","value":"{wms_co_id}","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"Code"},"mapping":{"target":"66d687ab2f3fde34df428d6d","direction":"positive"}},
    {"field":"IsAutoGenerateSaleOut","label":"是否自动销售出库单","type":"string","value":"false"},
    {"field":"DynamicPropertyKeys","label":"DynamicPropertyKeys","type":"string","value":"priuserdefnvc5,priuserdefnvc3,priuserdefnvc1,pubuserdefnvc2,pubuserdefnvc4","parser":{"name" : 
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