旺店通物料：从旺店通·旗舰奇门数据集成至轻易云平台的技术实现

在实施系统对接项目时，确保数据传输过程中的完整性和实时性是关键。而我们此次分享的是如何实现旺店通·旗舰奇门（以下简称“旺店通”）的数据无缝衔接到轻易云集成平台。具体执行方案为【旺店通物料】。

1. 确保数据不漏单

使用接口wdt.goods.goods.querywithspec来抓取商品信息，是整个集成流程的第一步。通过定时器机制，我们能够周期性的调用该API，每次都会详细记录并指定上一次成功获取的位置，从而保证了即使在网络波动或服务器响应异常情况下，依然能可靠地获取所有新的商品信息。

2. 大量数据快速写入

一旦从旺店通获取到相应的商品数据，我们需要有效率地将此批量数据写入到轻易云的平台中。在这里，可以借助轻易云提供的大容量写入能力，通过并发处理，大大缩短了整体处理时间。此外，利用其可视化操作界面，可实时监控每一步骤的数据流动和状态，使得问题排查变得更加简洁直观。

3. 解决分页与限流问题

为了适配旺店通信道限制请求次数及每次返回结果条数的问题，本次案例中进行了细致的接口分页管理。首先，根据查询需求设置合理的分页大小，然后通过循环调用方式分段拉取所有页码的数据。这种方式不仅规避了因超出限制而导致的数据丢失风险，同时也提升了整体性能。

4. 数据格式差异处理

在不同系统之间进行对接时，不同API端口所需和返回的数据结构往往存在差异。本方案针对这种情况，设计了一套自动映射转换逻辑。当捕获到来自旺店通的数据后，会根据预定义规则，将其转化为符合轻易云要求的目标格式，以确保可以顺利引入，并且保持高效稳定运行。

5. 异常处理与重试机制

最后，为保障整个集成过程中的稳健性，实施了一系列异常检测及重试机制。例如，在调用API过程中，如果发现某些记录因网络故障未能成功插入，则会触发自动重试策略。同时，通过日志记录功能，对每一次操作均有详尽记录，以便事后分析和优化改进工作更具针对性。

这些措施共同构建起一个高效、可靠、透明的数据对接体系，有力支持业务决策与运作效率提升。在实际环境下应用的不间断动态监控，更是进一步强化了我们的

调用旺店通·旗舰奇门接口wdt.goods.goods.querywithspec获取并加工数据

在数据集成生命周期的第一步中，调用源系统接口以获取原始数据是至关重要的一环。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用旺店通·旗舰奇门接口wdt.goods.goods.querywithspec，并对获取的数据进行初步加工。

接口概述

接口wdt.goods.goods.querywithspec用于查询商品信息，支持按多种条件进行过滤。该接口采用POST方法请求，返回符合条件的商品列表。以下是该接口的元数据配置：

{
  "api": "wdt.goods.goods.querywithspec",
  "effect": "QUERY",
  "method": "POST",
  "number": "goods_no",
  "id": "goods_no",
  "name": "brand_name",
  "request": [
    {
      "field": "pager",
      "label": "分页参数",
      "type": "object",
      "describe": "分页参数",
      "children": [
        {
          "field": "page_size",
          "label": "分页大小",
          "type": "int",
          "describe": "分页大小",
          "value": 50
        },
        {
          "field": "page_no",
          "label": "页号",
          "type": "int",
          "describe": "从1开始",
          "value": 1
        }
      ]
    },
    {
      "field": "params",
      ...
    }
  ],
  ...
}

请求参数配置

在调用该接口时，需要配置请求参数。以下是关键请求参数的说明：

• 分页参数：控制每次请求返回的数据量和页码。

  • page_size: 每页返回的数据条数，默认值为50。
  • page_no: 页码，从1开始。

• 业务参数：用于过滤商品信息的条件。

  • spec_no: 商家编码。
  • goods_no: 货品编号。
  • brand_name: 品牌编号。
  • class_name: 分类名称。
  • barcode: 条码。
  • hide_deleted: 是否隐藏已删除的货品，0表示返回全部，1表示隐藏已删除，默认隐藏。
  • start_time: 起始修改时间，通常使用上次同步时间作为起点。
  • end_time: 截止修改时间，不填默认为当前时间。

以下是一个示例请求配置：

{
  ...
  {
    field: 'params',
    label: '业务参数',
    type: 'object',
    describe: '业务参数',
    children: [
      { field: 'goods_no', label: '货品编号', type: 'string', describe: '货品编号' },
      { field: 'brand_name', label: '品牌编号', type: 'string', describe: '品牌编号' },
      { field: 'hide_deleted', label: '是否隐藏已删除的货品。', type: 'bool', describe: '0:返回全部;1:隐藏已删除   默认隐藏' },
      { field: 'start_time', label: '开始时间', type: 'datetime', describe: '起始修改时间' },
      { field: 'end_time', label: '结束时间', type: 'datetime', describe: '结束修改时间, 不填默认为当前时间' }
    ]
  }
}

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初步加工，以确保数据质量和一致性。以下是常见的数据清洗步骤：

1. 去重：移除重复记录，确保每个商品唯一。
2. 格式化：将日期、数字等字段转换为标准格式。例如，将日期格式化为YYYY-MM-DD HH:mm:ss。
3. 过滤无效数据：移除不符合业务规则的数据，如缺少关键字段（如goods_no）的记录。

示例代码（伪代码）：

def clean_data(raw_data):
    # 去重
    unique_data = remove_duplicates(raw_data)

    # 格式化日期
    for record in unique_data:
        record['start_time'] = format_date(record['start_time'])
        record['end_time'] = format_date(record['end_time'])

    # 移除无效数据
    cleaned_data = [record for record in unique_data if is_valid(record)]

    return cleaned_data

def remove_duplicates(data):
    seen = set()
    unique_data = []
    for item in data:
        if item['goods_no'] not in seen:
            unique_data.append(item)
            seen.add(item['goods_no'])
    return unique_data

def format_date(date_str):
    return datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

def is_valid(record):
    return record.get('goods_no') is not None

小结

通过轻易云数据集成平台调用旺店通·旗舰奇门接口wdt.goods.goods.querywithspec并对获取的数据进行清洗和加工，是实现高质量数据集成的重要步骤。本文详细介绍了如何配置请求参数、处理返回数据以及常见的数据清洗方法，为后续的数据转换与写入奠定了坚实基础。

利用轻易云数据集成平台进行ETL转换与写入

在数据集成过程中，ETL（Extract, Transform, Load）是一个关键步骤。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台将已经集成的源平台数据进行ETL转换，并最终写入目标平台。我们将以“旺店通物料”集成方案为例，具体讲解元数据配置和API接口的应用。

数据请求与清洗

在进行ETL转换之前，我们首先需要从源平台获取原始数据，并对其进行清洗。这个过程包括去除无效数据、填补缺失值、标准化字段等操作。这些操作确保了后续的转换和写入能够顺利进行。

数据转换

一旦完成了数据清洗，接下来就是关键的转换步骤。转换过程需要根据目标平台的要求，将源数据格式转化为目标格式。在本案例中，我们需要将“旺店通物料”的数据转化为轻易云集成平台API接口所能接收的格式。

以下是一个简单的Python代码示例，用于演示如何进行数据转换：

import json

# 假设我们从源平台获取的数据如下
source_data = {
    "material_id": "12345",
    "material_name": "测试物料",
    "quantity": 100,
    "price": 50.0
}

# 定义目标平台所需的数据格式
def transform_data(source):
    target_data = {
        "id": source["material_id"],
        "name": source["material_name"],
        "qty": source["quantity"],
        "cost": source["price"]
    }
    return target_data

# 转换后的数据
transformed_data = transform_data(source_data)
print(json.dumps(transformed_data, indent=2))

在上述代码中，我们定义了一个transform_data函数，将源数据字段映射到目标平台所需的字段。这一步确保了数据能够被正确解析和处理。

数据写入

完成数据转换后，下一步就是将这些数据写入目标平台。在本案例中，我们使用轻易云集成平台提供的API接口来实现这一点。根据提供的元数据配置，我们需要使用POST方法调用“写入空操作”API，并确保ID检查通过。

以下是一个Python代码示例，用于演示如何调用API接口：

import requests

# API配置
api_url = "https://api.qingyiyun.com/write_empty_operation"
headers = {
    "Content-Type": "application/json"
}

# 转换后的数据
data_to_write = transform_data(source_data)

# 调用API接口
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(data_to_write))

if response.status_code == 200:
    print("Data written successfully")
else:
    print(f"Failed to write data: {response.status_code}")

在上述代码中，我们使用requests库发送HTTP POST请求，将转换后的数据写入目标平台。API URL和请求头信息根据元数据配置进行了设置。

元数据配置解析

元数据配置在整个ETL过程中起到了重要作用。以下是对提供的元数据配置的解析：

{
    "api":"写入空操作",
    "effect":"EXECUTE",
    "method":"POST",
    "idCheck":true
}

• api: 指定了我们要调用的API名称，即“写入空操作”。
• effect: 指定了该操作的效果，这里为“EXECUTE”，表示执行操作。
• method: 指定了HTTP方法，这里为POST。
• idCheck: 指定是否需要进行ID检查，这里为true。

通过正确理解和应用这些元数据信息，我们能够确保API调用的准确性和有效性。

总结

通过以上步骤，我们详细探讨了如何利用轻易云数据集成平台进行ETL转换与写入。从源数据请求与清洗，到格式转换，再到最终的数据写入，每一步都至关重要。希望本文提供的技术案例能够帮助您更好地理解和应用轻易云的数据集成功能，实现不同系统间的数据无缝对接。