### 吉客云·奇门数据集成到金蝶云星空的技术案例分享 在系统对接任务中，实现吉客云·奇门与金蝶云星空之间的销售单对接（2:代发货(来自分销商)）是一项复杂而又关键的工作。本文将分享通过轻易云数据集成平台实现这一方案的具体过程和技术细节。 首先，确保从吉客云·奇门获取订单信息不漏单是我们面临的重要挑战之一。为此，我们调用了`jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get`接口，并结合定时任务可靠地抓取最新订单数据，同时处理分页和限流问题，以保证稳定性和连续性。 大量订单数据如何高效写入到金蝶云星空？这是第二个要解决的问题。在这里，我们利用了批量写入API `batchSave`，不仅提高了数据传输效率，还能有效减少网络开销。但实际操作中，我们还需要应对两者之间的数据格式差异及特定字段映射问题，通过自定义映射逻辑进行转换以符合目标系统要求。 此外，在整个集成过程中，对异常情况的处理与日志记录也至关重要。当遇到例如网络波动或服务端响应错误等情形时，实现高容错率的数据重试机制能够保证最终一致性的达成。这部分我们通过实时监控与详细日志记录来追踪各环节状态和异常细节，从而即时调整优化策略，使得整个流程更加可靠。 本次销售单对接方案，不仅展现了从源头到目的地的数据全生命周期管理，还突出了精确调度、快速响应、多层防护等特点，为业务运行提供强有力支持。在后续内容里，将详细介绍各模块配置方法，以及实操中的一些最佳实践。  ### 调用吉客云·奇门接口获取并加工数据 在数据集成的生命周期中，第一步至关重要，即从源系统获取数据。本文将详细介绍如何通过轻易云数据集成平台调用吉客云·奇门接口`jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get`来获取并加工销售单数据。 #### 接口调用配置 首先，我们需要配置API接口的基本信息。根据元数据配置，API接口为`jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get`，请求方法为`POST`。以下是请求参数的详细配置： ```json { "api": "jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get", "method": "POST", "number": "tradeNo", "id": "tradeId", "pagination": { "pageSize": 20 }, "beatFlat": ["goodsDetail", "goodsDelivery"], "formatResponse": [ { "old": "consignTime", "new": "consignTime_new", "format": "date" } ], "omissionRemedy": { "crontab": "30 6,1 * * *", "takeOverRequest": [ { "field": "startConsignTime", "label": "发货时间（起始）", "type": "string", "is_required": false, "value": "{{DAYS_AGO_2|datetime}}" }, { "field": "endConsignTime", "label": "发货时间（截止）", "type": "string", "is_required": false, "value": "{{CURRENT_TIME|datetime}}" } ] }, ... } ``` #### 请求参数详解 - **分页参数**：为了高效处理大数据量，设置分页参数`pageSize`为20。 - **字段平铺**：使用`beatFlat`将嵌套字段如`goodsDetail`和`goodsDelivery`平铺展开，便于后续处理。 - **响应格式化**：将返回结果中的字段`consignTime`格式化为日期类型，并重命名为`consignTime_new`。 - **补偿机制**：通过定时任务（crontab）和补偿请求机制确保数据完整性。 #### 请求字段配置 根据元数据配置，我们需要设置多个请求字段，以确保获取到所需的数据： ```json { ... { "field":"startModified", ... }, { ... ... ... ... ... } ``` 这些字段包括但不限于： - `modified_begin`, `modified_end`: 修改时间范围 - `startCreated`, `endCreated`: 创建时间范围 - `tradeNo`: 销售单号 - `pageSize`, `pageIndex`: 分页参数 - `startConsignTime`, `endConsignTime`: 发货时间范围 #### 数据清洗与转换 在获取到原始数据后，需要进行清洗和转换，以满足业务需求。以下是几个关键步骤： 1. **字段重命名**：将原始字段名重命名为业务友好的名称，例如，将`consignTime`重命名为`consignTime_new`。 2. **格式转换**：对日期、金额等特殊格式的字段进行转换，例如，将日期字符串转换为标准日期格式。 3. **嵌套结构平铺**：将嵌套的JSON结构平铺展开，例如，将商品详情中的每个子项独立出来。 示例代码如下： ```python def transform_data(raw_data): transformed_data = [] for record in raw_data: new_record = {} # 字段重命名和格式转换 new_record['consignTime_new'] = format_date(record['consignTime']) # 平铺嵌套结构 for detail in record['goodsDetail']: flat_detail = flatten(detail) new_record.update(flat_detail) transformed_data.append(new_record) return transformed_data def format_date(date_str): # 日期格式转换逻辑 return datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S').strftime('%Y-%m-%d') def flatten(nested_dict): # 平铺嵌套结构逻辑 flat_dict = {} for key, value in nested_dict.items(): if isinstance(value, dict): for sub_key, sub_value in value.items(): flat_dict[f"{key}_{sub_key}"] = sub_value else: flat_dict[key] = value return flat_dict ``` #### 数据写入 最后，将清洗和转换后的数据写入目标系统。这一步通常涉及到数据库操作或调用另一个API接口。具体实现方式取决于目标系统的要求。 通过以上步骤，我们完成了从吉客云·奇门接口获取销售单数据并进行加工处理的全过程。这一过程不仅确保了数据的一致性和完整性，还提升了数据处理效率，为后续的数据分析和业务决策提供了可靠的数据支持。  ### 使用轻易云数据集成平台实现金蝶云星空API接口的数据转换与写入 在数据集成的生命周期中，ETL（Extract, Transform, Load）转换是关键的一步。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转换为金蝶云星空API接口所能接收的格式，并最终写入目标平台。 #### 元数据配置解析 我们将基于以下元数据配置进行详细解析和操作： ```json { "api": "batchSave", "method": "POST", "idCheck": true, "operation": { "rowsKey": "array", "rows": 1, "method": "batchArraySave" }, "groupCalculate": { "headerGroup": ["shopCode", "warehouseCode", "consignTime_new"], "bodyGroup": ["goodsDetail_goodsNo", "goodsDetail_goodsDelivery_batchNo", "goodsDetail_goodsDelivery_productionDate", "goodsDetail_goodsDelivery_expirationDate"], "bodyName": "details", "targetBodyName": "FEntity", "bodyMaxLine": 50, "calculate": { "goodsDetail_goodsDelivery_sendCount": "$sum", "goodsDetail_goodsDelivery_batchamount": "$sum" } }, ... } ``` #### 数据请求与清洗 在数据请求与清洗阶段，我们首先从源平台获取原始数据，并进行必要的清洗和预处理。这一步骤确保了后续的数据转换能够顺利进行。 #### 数据转换 接下来，我们进入关键的ETL转换阶段。根据元数据配置，我们需要将原始数据映射到金蝶云星空API所需的格式。 1. **基础字段映射** - `FBillNo`：出库单号，类型为字符串。 - `FBillTypeID`：单据类型，固定值为`XSCKD01_SYS`。 - `FDate`：日期，直接取自`consignTime_new`。 - `FSaleOrgId`：销售组织，通过条件判断`shopCode`来确定具体值。 - `FCustomerID`：客户，直接取自`shopCode`。 - `FStockOrgId`：发货组织，固定值为`103`。 - `FNote`：备注，固定值为“代发货(来自分销商)”。 2. **明细信息映射** 明细信息需要特别注意，因为它涉及到多个子字段的嵌套映射： - `FMaterialID`：物料编码，从原始数据中的`details.goodsDetail_goodsNo`提取，并通过解析器转换。 - `FUnitID`, `FPriceUnitId`, `FSalUnitID`: 库存单位、计价单位、销售单位，这些字段通过查找集合并匹配物料编码来确定具体值。 - `FRealQty`: 实发数量，从原始数据中的`details.goodsDetail_goodsDelivery_sendCount`提取。 - `FTaxPrice`: 含税单价，通过计算得出，即批次金额除以发送数量。 - `FLot`: 批次号，从原始数据中的批次号提取并转换。 - `FProduceDate`: 生产日期，通过条件判断是否需要填充生产日期。 3. **财务信息映射** 财务信息同样需要根据业务逻辑进行映射： - `FSettleOrgID`: 结算组织，通过条件判断确定具体值。 #### 数据写入 完成所有字段的映射和转换后，我们使用轻易云提供的API接口，将处理好的数据写入金蝶云星空系统。具体操作如下： 1. **构建请求体** 根据元数据配置构建JSON请求体，其中包括所有必要的字段和明细信息。 2. **发送请求** 使用HTTP POST方法，将构建好的请求体发送到金蝶云星空的批量保存接口（batchSave）。 3. **响应处理** 接收并处理响应，根据返回结果确认操作是否成功，并进行必要的错误处理和日志记录。 #### 示例代码 以下是一个简化示例代码，用于展示如何实现上述步骤： ```python import requests import json # 构建请求体 request_body = { # 基础字段 'FBillNo': '123456', 'FBillTypeID': {'FNumber': 'XSCKD01_SYS'}, 'FDate': '2023-10-01', 'FSaleOrgId': {'FNumber': '104'}, 'FCustomerID': {'FNumber': '10002480'}, 'FStockOrgId': {'FNumber': '103'}, 'FNote': '代发货(来自分销商)', # 明细信息 'FEntity': [ { 'FMaterialID': {'FNumber': 'MAT001'}, 'FUnitID': {'FNumber': 'UNIT001'}, 'FRealQty': 100, ... } # 更多明细项 ], # 财务信息 'SubHeadEntity': { 'FSettleOrgID': {'FNumber': '104'} ... } } # API URL url = "<金蝶云星空API地址>/batchSave" # 发起POST请求 response = requests.post(url, headers={'Content-Type': 'application/json'}, data=json.dumps(request_body)) # 响应处理 if response.status_code == 200: print("Data successfully saved.") else: print(f"Error: {response.text}") ``` 通过以上步骤，我们可以高效地将源平台的数据转换并写入到金蝶云星空系统，实现不同系统间的数据无缝对接。