### 用友BIP数据集成实践：其他出库单同步（转库）-p 案例
在企业信息化系统中，确保各业务系统的数据一致性和实时同步是至关重要的。本文将分享一个基于用友BIP的具体案例——"其他出库单同步（转库）-p"，探讨如何通过轻易云数据集成平台实现精准、高效的数据对接与处理。
#### 确保集成用友BIP数据不漏单
在本次方案实施过程中，我们首先需要确保从源系统抓取到所有必须的数据，不遗漏任何一笔出库单记录。这一过程主要利用了用友BIP提供的API接口 `/yonbip/scm/othoutrecord/list` 来获取最新出库单列表。我们采用了定时抓取机制，每隔一定时间自动调用该接口拉取新记录，并通过唯一标识符校验避免重复或遗漏。
#### 大量数据快速写入到用友BIP
对于大量业务数据导入，我们使用的是批量写入技术。借助轻易云平台强大的并发处理能力，将多个出库单打包后，通过用友BIP的另一组API接口 `/yonbip/scm/othoutrecord/batchaudit` 实现高效率批量提交。这种方式不仅显著提升了传输速度，同时降低了网络负载与服务器压力。
#### 调用分页和限流问题的解决方案
当面对大规模数据请求时，API接口可能会面临分页及限流问题。在本案例中，为了解决这些挑战，我们设计了一套可靠的分页获取策略，即每次调用都带有页码参数以确保完整翻页。此外，对于限流控制，则是根据API提供方的规定适配合理配置，并通过错误重试机制来保证稳定性。当出现限流响应时，系统会等待指定时间再进行重新请求，直至成功。
#### 数据格式差异处理与映射对接
值得注意的是，用友BIP不同模块之间可能存在着字段名称或格式上的差异。在这个项目里，我们为每个字段创建明确映射关系，通过脚本转换使得两端数据结构完全兼容。同时，也设置了自定义规则对异常值进行预先过滤和改造，以便最终的数据能顺畅地完成迁移与整合。
这只是整体步骤中的一些关键环节，它们共同组成一个完善而灵活的数据集成解决方案。接下来将在详细部分介绍整个流程中的具体配置及实现代码，使您能够进一步理解其复杂原理及实际操作方法。
### 调用用友BIP接口获取并加工数据的技术案例
在轻易云数据集成平台中，调用源系统用友BIP接口`/yonbip/scm/othoutrecord/list`获取并加工数据是数据处理生命周期的第一步。以下将详细探讨如何配置和调用该接口，并对返回的数据进行清洗和转换。
#### 接口配置与调用
首先，我们需要配置元数据以便正确调用用友BIP接口。以下是关键的元数据配置项：
- **API路径**：`/yonbip/scm/othoutrecord/list`
- **请求方法**：POST
- **分页参数**：
- `pageIndex`（页号）：默认值为1
- `pageSize`（每页行数）：默认值为10
- **过滤条件**：
- `bustype_name`不等于“报废”或“盘亏”
- **请求字段**：
- `code`（单据编码）：默认值为10
- `open_vouchdate_begin`（开始日期）
- `open_vouchdate_end`（结束日期）
- `warehouse_name`（仓库）
- `org_id`（库存组织id），使用逗号分隔的字符串转换为数组
- `org_name`（库存组织名称）
- `org_code`（库存组织编码），使用逗号分隔的字符串转换为数组
- `stockMgr_name`（物料），使用逗号分隔的字符串转换为数组
- `operator_name`（库管员），使用逗号分隔的字符串转换为数组
- `department_name`（部门），使用逗号分隔的字符串转换为数组
- `product_cName`（物料名称），使用逗号分隔的字符串转换为数组
- `product_productClass_name`（物料分类id），示例值为false，默认值也为false，使用逗号分隔的字符串转换为数组
#### 请求示例
```json
{
"pageIndex": "1",
"pageSize": "10",
"code": "10",
"open_vouchdate_begin": "2023-01-01",
"open_vouchdate_end": "2023-12-31",
"warehouse_name": "",
"org_id": ["1553156871271481351"],
"org_name": "",
"org_code": "",
"stockMgr_name": "",
"operator_name": "",
"department_name": "",
"product_cName": "",
"product_productClass_name": ["false"],
"isSum": ""
}
```
#### 数据清洗与转换
在获取到响应数据后，需要对其进行清洗和格式化。根据元数据配置中的formatResponse部分，我们需要将返回的数据字段进行重命名和类型转换。例如，将返回结果中的字段`id`重命名为`new_id`，并将其类型转换为字符串。
##### 响应格式化示例
假设我们从接口获取到以下响应：
```json
[
{
"id": 12345,
"code": "OUT001",
...
},
...
]
```
我们需要将其格式化为：
```json
[
{
"new_id": "12345",
"code": "OUT001",
...
},
...
]
```
#### 条件过滤与逻辑运算
根据元数据中的condition部分，我们需要对响应数据进行进一步过滤。例如，过滤掉交易类型为“报废”或“盘亏”的记录。这可以通过在处理响应时添加相应的逻辑来实现。
##### 条件过滤示例
```python
filtered_data = [record for record in response_data if record['bustype_name'] not in ['报废', '盘亏']]
```
通过上述步骤，我们可以确保从用友BIP接口获取的数据符合业务需求，并且经过清洗和格式化后，可以无缝集成到目标系统中。这一过程不仅提高了数据处理效率，还保证了数据的一致性和准确性。
### 将源平台数据转换为用友BIPAPI接口格式并写入目标平台
在轻易云数据集成平台的生命周期中，数据转换与写入是关键步骤之一。本文将详细探讨如何将已经集成的源平台数据进行ETL转换，使其符合用友BIPAPI接口的接收格式，并最终写入目标平台。
#### 数据请求与清洗
在数据集成过程中，首先需要从源系统请求数据并进行清洗。这一步骤确保了数据的准确性和一致性，为后续的ETL转换奠定了基础。然而，本案例重点在于数据转换与写入，因此我们假设数据已经过清洗，并且符合预期格式。
#### 数据转换
为了将源平台的数据转换为用友BIPAPI接口所能接收的格式，我们需要对元数据配置进行深入理解和应用。以下是元数据配置的详细信息：
```json
{
"api": "/yonbip/scm/othoutrecord/batchaudit",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
{
"label": "其他出库单[st.othoutrecord.OthOutRecord]",
"field": "data",
"type": "array",
"children": [
{
"parent": "data",
"label": "主表id",
"field": "id",
"type": "string",
"value": "{new_id}"
}
]
}
]
}
```
根据以上配置，我们需要将源平台的数据结构化为一个数组，其中包含其他出库单的信息，每个出库单需要包含一个唯一标识符（主表id）。
#### ETL过程
1. **提取（Extract）**：
从源系统中提取其他出库单的数据。这些数据可能包括多个字段，但我们只关注主表id。
2. **转换（Transform）**：
根据元数据配置，将提取到的数据转换为目标格式。具体来说，需要将每个出库单的数据包装在一个数组中，并确保每个出库单包含一个`id`字段，该字段的值应为`{new_id}`。
3. **加载（Load）**：
将转换后的数据通过POST请求发送到用友BIPAPI接口。以下是一个示例代码片段，展示了如何实现这一过程：
```python
import requests
import json
# 假设从源系统提取到的数据如下
source_data = [
{"id": "12345"},
{"id": "67890"}
]
# 转换后的目标数据结构
transformed_data = {
"data": [{"id": item["id"]} for item in source_data]
}
# API请求配置
api_url = "/yonbip/scm/othoutrecord/batchaudit"
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
# 发起POST请求
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(transformed_data))
# 检查响应状态
if response.status_code == 200:
print("Data successfully loaded into target platform.")
else:
print(f"Failed to load data: {response.text}")
```
#### 注意事项
1. **ID检查**：
配置中`idCheck`字段设置为`true`，这意味着在加载数据之前，需要确保每个记录都有一个有效的ID。如果ID缺失或无效，可能会导致加载失败。
2. **错误处理**：
在实际操作中，应当对可能出现的错误进行处理。例如，当API请求失败时，应记录错误信息并采取相应措施，以确保系统稳定性和数据完整性。
3. **性能优化**：
对于大规模的数据集成任务，可以考虑批量处理，以提高性能和效率。同时，应监控系统资源使用情况，避免因资源耗尽而导致系统崩溃。
通过上述步骤，我们成功地将源平台的数据转换为用友BIPAPI接口所能接收的格式，并顺利写入目标平台。这一过程不仅确保了数据的一致性和准确性，还极大提升了业务流程的自动化程度。
