销售退货数据集成:聚水潭·奇门到金蝶云星空
在实际业务处理中,如何高效、精准地将来自不同系统的数据进行无缝对接,是一个十分具有挑战性的问题。本篇案例分享,我们将重点探讨如何利用轻易云数据集成平台,将聚水潭·奇门的销售退货数据成功集成到金蝶云星空。
为了实现这个目标,我们需要解决以下几个关键技术问题:
-
确保集成过程中的数据不漏单:通过实时调用
jushuitan.refund.list.query
接口,每次获取完整且准确的销售退货单据列表。并结合流水号和时间戳机制,避免重复拉取或遗漏拉取。 -
处理大量数据快速写入:鉴于金蝶云星空对批量处理能力的要求,通过优化
batchSave
接口调用方式,实现上千万条记录在短时间内可靠写入。此外,还要考虑接口限流策略,避免因请求频繁导致服务异常。 -
定时抓取与分页处理机制:设计合理的定时任务调度方案,对聚水潭·奇门接口进行周期性访问,并针对大批量返回结果进行分页处理,以确保每次操作都能稳定获取所需全部数据。
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异常处理与重试机制:针对可能遇到的数据传输中断、网络抖动等情况,需要建立完备的异常检测与重试策略。例如,在发生API调用失败时,可以设置多级重试和延迟补偿机制来保证最终一致性。
通过以上思路,本案例详细描述了从技术层面出发,为企业提供的一整套实用、高效的数据对接解决方案。在操作过程中我们不仅关注实时监控与日志记录,更是注重两端系统间复杂的数据格式差异转换,以及对接过程中可能引发的问题预防和应急响应。
调用聚水潭·奇门接口jushuitan.refund.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。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用聚水潭·奇门接口jushuitan.refund.list.query
,并对获取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名称:
jushuitan.refund.list.query
- 请求方法:
POST
- 分页参数:
page_index
和page_size
- 时间参数:
start_time
和end_time
- 状态参数:包括售后单状态和货物状态
这些参数确保了我们能够准确地获取所需的数据,并且支持分页和时间范围的过滤。
请求参数设置
为了实现有效的数据请求,我们需要设置请求参数。以下是具体的请求参数配置:
{
"page_index": "1",
"page_size": "50",
"start_time": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
"end_time": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
"date_type": "",
"status": "Confirmed",
"good_status": "SELLER_RECEIVED"
}
page_index
和page_size
用于分页控制。start_time
和end_time
用于指定数据的时间范围,使用动态变量来表示上次同步时间和当前时间。status
和good_status
用于过滤已确认且卖家已收到货物的退货单。
数据过滤条件
在元数据配置中,还定义了一个重要的过滤条件:
"condition":[[{"field":"items.r_qty","logic":"gt","value":0}]]
这个条件表示我们只需要退货数量大于0的记录。这一条件在请求返回的数据处理中起到了关键作用,确保我们只处理有效的退货记录。
数据请求与清洗
调用接口并获取数据后,需要对数据进行清洗和初步加工。以下是一个简单的数据清洗流程示例:
-
解析响应数据:
- 将接口返回的数据解析为JSON格式。
- 提取其中有用的信息,例如退货单ID、退货数量、退货状态等。
-
应用过滤条件:
- 根据预定义的过滤条件,筛选出符合条件的数据记录。
- 确保每条记录中的退货数量大于0。
-
格式转换:
- 将筛选后的数据转换为目标系统所需的格式。例如,将字段名称映射为目标系统中的字段名称。
- 对日期格式进行标准化处理,以确保一致性。
-
错误处理与日志记录:
- 对于任何解析或转换过程中出现的错误,记录详细日志以便后续排查。
- 确保所有步骤都有适当的错误处理机制,以提高系统稳定性。
示例代码
以下是一个简化版的Python代码示例,用于演示上述过程:
import requests
import json
from datetime import datetime
# 设置请求URL和头信息
url = "https://api.jushuitan.com/refund/list/query"
headers = {
"Content-Type": "application/json"
}
# 构建请求体
payload = {
"page_index": "1",
"page_size": "50",
"start_time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
"end_time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
"date_type": "",
"status": "Confirmed",
"good_status": "SELLER_RECEIVED"
}
# 发起POST请求
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
# 解析响应数据
data = response.json()
# 数据清洗与过滤
filtered_data = [item for item in data['refunds'] if item['items']['r_qty'] > 0]
# 输出结果(或进一步处理)
print(filtered_data)
通过上述步骤,我们成功地调用了聚水潭·奇门接口,并对返回的数据进行了初步加工。这一过程展示了如何利用轻易云数据集成平台实现高效的数据获取与清洗,为后续的数据转换与写入打下坚实基础。
轻易云数据集成平台:将销售退货数据转换并写入金蝶云星空
在数据集成生命周期的第二步中,ETL(Extract, Transform, Load)过程至关重要。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台,将已经集成的源平台数据进行转换,并通过金蝶云星空API接口写入目标平台。
API接口配置
我们使用的API接口为batchSave
,请求方法为POST
。配置中包含了多个字段,这些字段需要根据业务需求进行转换和映射。以下是具体的元数据配置:
{
"api": "batchSave",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"operation": {
"rowsKey": "array",
"rows": 1,
"method": "batchArraySave"
},
"request": [
{"field":"FBillTypeID","label":"单据类型","type":"string","describe":"单据类型","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},"value":"XSTHD01_SYS"},
{"field":"FBillNo","label":"单据编号","type":"string","describe":"单据编号","value":"{as_id}"},
{"field":"FSaleOrgId","label":"销售组织","type":"string","describe":"组织","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},"value":"100"},
{"field":"FDate","label":"日期","type":"string","describe":"日期","value":"{modified}"},
{"field":"FStockOrgId","label":"库存组织","type":"string","describe":"组织","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},"value":"100"},
{"field":"FRetcustId","label":"退货客户","type":"string","describe":"基础资料","parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"},"value":"{shop_id}"},
{"field":"FHeadNote","label":"备注","type":"string","describe":"","value":""},
{
"field": "FEntity",
"label": "明细信息",
"type": "array",
"children": [
{"field": "FMaterialId", "label": "物料编码", "type": "string", "describe": "", "parser":{"name": "ConvertObjectParser", "params": "FNumber"}, "value": "{{items.i_id}}"},
{"field": "FUnitID", "label": "", "type": "", "", "", ""},
...
],
...
},
...
],
...
}
数据转换与映射
在数据转换过程中,我们需要确保每个字段都正确映射到目标平台所需的格式。例如:
- 单据类型(FBillTypeID):固定值为
XSTHD01_SYS
。 - 单据编号(FBillNo):从源数据中提取,使用占位符
{as_id}
。 - 销售组织(FSaleOrgId)和库存组织(FStockOrgId):固定值为
100
。 - 日期(FDate):从源数据中提取,使用占位符
{modified}
。 - 退货客户(FRetcustId):从源数据中提取,使用占位符
{shop_id}
。
对于明细信息部分,我们需要处理多层级的数据结构:
{
...
{
field: 'FEntity',
label: '明细信息',
type: 'array',
children: [
{ field: 'FMaterialId', label: '物料编码', type: 'string', parser: { name: 'ConvertObjectParser', params: 'FNumber' }, value: '{{items.i_id}}' },
{ field: 'FUnitID', label: '库存单位', type: 'string', value: '_findCollection find FBaseUnitId_FNumber from bbd52cd3-7cce-3b95-8278-2505a9c4d553 where FNumber={{items.i_id}}' },
{ field: 'FTAXPRICE', label: '含税单价', type: 'string', value: '{{items.price}}' },
{ field: 'FLot', label: '批号', type: 'string', value: '_function case when \'{{items.i_id}}\' like \'%A%\' then \'0\' when \'{{items.items_i_id}}\' like \'%G%\' then \'\' end' },
...
]
}
}
数据写入目标平台
在完成所有字段的转换和映射后,我们将数据通过API接口写入金蝶云星空。以下是一个示例请求体:
{
FormId: 'SAL_RETURNSTOCK',
Operation: 'Save',
IsAutoSubmitAndAudit: true,
IsVerifyBaseDataField: true,
SubSystemId: '21',
Model:{
FBillTypeID:{ FNUMBER:'XSTHD01_SYS' },
FBillNo:'202301010001',
FSaleOrgId:{ FNUMBER:'100' },
FDate:'2023-01-01',
FStockOrgId:{ FNUMBER:'100' },
FRetcustId:{ FNUMBER:'CUST0001' },
FEntity:[
{
FMaterialId:{ FNUMBER:'MAT0001' },
FUnitID:{ FNUMBER:'PCS' },
FTAXPRICE:'10.00',
FLot:'',
...
}
...
],
SubHeadEntity:{
FSettleOrgId:{ FNUMBER:'100' },
FSettleCurrId:{ FNUMBER:'PRE001' },
...
}
}
}
通过上述步骤,我们成功地将销售退货的数据从源平台转换并写入到金蝶云星空系统。这一过程不仅提高了数据处理的效率,还确保了数据的一致性和准确性。