聚水潭数据集成到金蝶云星辰V2的技术案例分享

在系统集成项目中，实现聚水潭中的盘点单与金蝶云星辰V2的盘盈单之间的数据对接是一项复杂且充满挑战的任务。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台，快速、高效、可靠地完成这一对接，并确保数据一致性和准确性。

首先，要实现聚水潭与金蝶云星辰V2的无缝数据传输，我们需要调用聚水潭提供的数据接口 /open/inventory/count/query 来获取相关库存盘点信息。在实际操作过程中，为了防止遗漏任何一条记录，必须设置定时抓取机制，并处理分页和限流问题。通过高效的调度策略，可以保证所有盘点单都能够被完整地抓取并处理。

针对批量写入大量数据到金蝶云星辰V2，这里使用的是API接口 /jdy/v2/scm/inv_check_gail_bill。为了提升性能，需要设计一个高效的数据映射方案，同时进行异常处理以应对可能出现的问题。例如，当网络故障或接口返回错误时，通过重试机制可以最大程度上减少失败请求所带来的影响，从而提高整体成功率。

值得注意的是，在从聚水潭提取数据到写入金蝶云星辰V2的整个过程中，两者的数据格式可能存在差异，因此需要进行精细化的数据映射和转换。例如，某些字段在两个系统中的命名不同或者类型不一致，此时就需借助轻易云平台灵活强大的转化功能来解决这些问题。此外，为了保证每一步操作都透明可见，还可以借助实时监控与日志记录功能，对每一次API调用及其结果进行追踪和分析，以便及时发现并解决潜在的问题。

以上仅展示了构建有效的数据对接流程的一部分关键步骤。接下来，我们将深入探讨具体实施过程中的技术细节，包括如何配置定时任务、处理分页策略以及构建异常重试机制等核心环节。

调用聚水潭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，调用聚水潭接口/open/inventory/count/query是数据处理生命周期的第一步。本文将详细探讨如何通过该接口获取盘点单数据，并进行初步加工，以便后续的数据转换与写入。

接口配置与请求参数

首先，我们需要理解元数据配置中的各个字段及其作用。以下是关键的请求参数配置：

• page_index: 表示第几页，从第一页开始，默认值为1。
• page_size: 每页多少条记录，默认值为10，最大不超过50。
• modified_begin 和 modified_end: 修改起始时间和结束时间，这两个字段必须同时存在且时间间隔不能超过七天。
• status: 单据状态，此处设定为"Confirmed"，表示只查询已生效的单据。
• wms_co_id: 仓库编号，此处固定为"12851795"。

这些参数通过POST方法发送至聚水潭API，以获取相应的数据。

请求示例

以下是一个请求示例，展示了如何构造HTTP请求：

{
  "page_index": "1",
  "page_size": "10",
  "modified_begin": "{{DAYS_AGO_1|datetime}}",
  "modified_end": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
  "status": "Confirmed",
  "wms_co_id": "12851795"
}

数据过滤与条件设置

在获取到原始数据后，需要对数据进行初步过滤和条件设置。元数据配置中定义了两组条件：

1. 基础条件 (condition_bk):

   • items.qty > 0：表示只保留数量大于0的记录。

2. 附加条件 (condition):

   • items.qty > 0
   • warehouse in [浙江濮院分仓主仓, 浙江濮院分仓销退仓, 浙江濮院分仓次品仓, 浙江濮院分仓报废仓, 浙江濮院分仓返修仓, 浙江濮院分仓进货仓]：表示只保留特定仓库中的记录。

这些条件确保了我们只处理有意义的数据，避免无效或冗余信息的干扰。

数据结构扁平化

为了便于后续的数据转换和写入操作，需要对嵌套的数据结构进行扁平化处理。元数据配置中的beatFlat字段指定了需要扁平化的字段：

• items: 将嵌套在items字段中的信息展开为平级结构。

自动填充响应

元数据配置中的autoFillResponse: true指示系统自动填充响应结果。这一功能简化了开发过程，使得我们可以专注于业务逻辑，而无需手动处理每个字段的映射关系。

实际应用案例

假设我们从聚水潭接口获取到如下原始数据：

{
  "data": [
    {
      "io_id": "12345",
      "warehouse": "浙江濮院分仓主仓",
      "items": [
        {"sku_code": "A001", "qty": 10},
        {"sku_code": "A002", "qty": -5}
      ]
    },
    {
      "io_id": "12346",
      "warehouse": "浙江濮院分仓销退仓",
      "items": [
        {"sku_code": "B001", "qty": 20}
      ]
    }
  ]
}

经过过滤和扁平化处理后的结果如下：

[
  {
    "io_id": "12345",
    "warehouse": "浙江濮院分仓主仓",
    "sku_code": "A001",
    "qty": 10
  },
  {
    "io_id": "12346",
    "warehouse": "浙江濮院分仓销退仓",
    "sku_code": "B001",
    "qty": 20
  }
]

此时，我们已经完成了从源系统获取并初步加工数据的过程，为下一步的数据转换与写入打下了坚实基础。

通过上述步骤，我们可以高效地调用聚水潭接口获取盘点单数据，并进行必要的过滤和加工，为后续的数据集成工作提供可靠的数据基础。这一过程充分体现了轻易云数据集成平台在全生命周期管理中的优势。

将源平台数据转换并写入金蝶云星辰V2API接口

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，转为目标平台金蝶云星辰V2 API接口所能够接收的格式，并最终写入目标平台。

元数据配置解析

元数据配置是实现数据转换和写入的核心。以下是我们需要配置的元数据：

{
  "api": "/jdy/v2/scm/inv_check_gail_bill",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "POST",
  "number": "id",
  "id": "id",
  "name": "id",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field": "bill_date", "label": "单据日期", "type": "string", "describe": "单据日期", "value": "{io_date}"},
    {"field": "bill_no", "label": "单据编码", "type": "string", "describe": "单据编码", "value": "{io_id}"},
    {"field": "trans_type_id", "label": "业务类型id", "type": "string", "value":"14"},
    {"field": "operation_key", "label":"操作类型","type":"string","describe":"操作类型，审核audit、提交submit","value":"audit"},
    {"field":"remark","label":"备注","type":"string","value":"{remark}"},
    {
      "field":"material_entity",
      "label":"商品分录",
      "type":"array",
      "describe":"商品分录",
      "value":"list",
      "children":[
        {"field":"material_id","label":"商品","type":"string","describe":"商品","value":"_findCollection find id from ac1d70fd-05db-3961-a168-b5617749605e where number={items_sku_id}"},
        {"field":"qty","label":"数量","type":"string","describe":"数量","value":"{items_qty}"},
        {"field":"unit_id","label":"单位","type":"string","describe":"单位","value":"4"},
        {"field":"stock_id","label":"仓库","type":"string","describe":"仓库","value":"_findCollection find id from f05acc4f-b637-3497-86d3-3ed5423f226a where name={warehouse}"},
        {"field":"cost","label":"入库成本","type":"string"},
        {"field":"unit_cost","label":"入库单位成本","type":"string"}
      ]
    }
  ],
  ...
}

数据请求与清洗

首先，我们需要从源平台（如聚水潭）获取盘点单的数据。这些数据通常包括单据日期、单据编码、备注以及商品分录等信息。在轻易云平台中，这些数据会被清洗并转化为标准化格式，以便后续处理。

数据转换与写入

接下来，我们需要将清洗后的数据进行ETL转换，使其符合金蝶云星辰V2 API接口的要求。根据元数据配置，我们可以看到以下几个关键字段：

1. bill_date（单据日期）：从{io_date}字段获取。
2. bill_no（单据编码）：从{io_id}字段获取。
3. trans_type_id（业务类型id）：固定值为14。
4. operation_key（操作类型）：固定值为audit。
5. remark（备注）：从{remark}字段获取。
6. material_entity（商品分录）：这是一个数组，包含多个子项，每个子项代表一个商品分录。

在商品分录中，每个子项包含以下字段：

• material_id（商品）：通过 _findCollection 方法，根据 items_sku_id 查找对应的 id。
• qty（数量）：从 {items_qty} 字段获取。
• unit_id（单位）：固定值为 4。
• stock_id（仓库）：通过 _findCollection 方法，根据 warehouse 查找对应的 id。
• cost（入库成本） 和 unit_cost（入库单位成本）：这些字段可以根据具体需求进行填充。

示例代码

以下是一个示例代码片段，用于将转换后的数据通过POST请求发送到金蝶云星辰V2 API接口：

import requests
import json

# 构建请求体
data = {
    'bill_date': '2023-10-01',
    'bill_no': 'PD20231001',
    'trans_type_id': '14',
    'operation_key': 'audit',
    'remark': '月度盘点',
    'material_entity': [
        {
            'material_id': '_findCollection find id from ac1d70fd-05db-3961-a168-b5617749605e where number=SKU001',
            'qty': '100',
            'unit_id': '4',
            'stock_id': '_findCollection find id from f05acc4f-b637-3497-86d3-3ed5423f226a where name=仓库A',
            'cost': '5000',
            'unit_cost': '50'
        },
        # 更多商品分录...
    ]
}

# 设置请求头
headers = {
    'Content-Type': 'application/json'
}

# 发起POST请求
response = requests.post('https://api.kingdee.com/jdy/v2/scm/inv_check_gail_bill', headers=headers, data=json.dumps(data))

# 检查响应状态
if response.status_code == 200:
    print("Data successfully written to Kingdee Cloud.")
else:
    print(f"Failed to write data: {response.text}")

在这个示例中，我们构建了一个JSON格式的数据结构，并通过HTTP POST方法将其发送到金蝶云星辰V2 API接口。如果响应状态码为200，则表示数据成功写入目标平台。

小结

通过上述步骤，我们实现了从源平台到目标平台的数据ETL转换和写入。在实际应用中，可以根据具体需求对元数据配置和代码进行调整，以确保数据准确无误地传输和存储。