案例分享：纷享销客数据集成到轻易云集成平台
在信息系统的整合过程中，数据的无缝对接和处理是关键一步。本案例将详细描述如何通过轻易云集成平台实现与纷享销客的数据对接，以查询仓库档案为例，探讨从API调用、一致性保证到实时监控的具体技术方案。
调用纷享销客接口cgi/crm/custom/v2/data/query
首先，通过调用纷享销客提供的/cgi/crm/custom/v2/data/query API来获取目标业务数据。该接口特点在于可以根据特定条件进行灵活查询，从而确保需要的数据不漏单。在实际操作中，需要特别注意分页和限流问题，我们采用了分段请求并行方式，以提高整体抓取效率，并使用异常处理机制应对可能发生的限流情况。
import requests
def fetch_fenxiang_data(api_url, params, headers):
response = requests.get(api_url, params=params, headers=headers)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
handle_errors(response)
# Example of handling pagination
params = {'page': 1}
while True:
data_chunk = fetch_fenxiang_data('/cgi/crm/custom/v2/data/query', params, headers)
if not data_chunk['data']: break
process_and_store(data_chunk)
params['page'] += 1数据格式差异处理与映射存储
由于纷享销客系统和轻易云集成平台的数据格式存在差异，我们设计了一套定制化的数据映射规则，将原始数据转换为符合目标格式的数据结构，并通过批量写入API有效地存储至轻易云平台。这不仅提升了写入速度，也大大简化了后续的数据处理工作。
def process_and_store(data_chunk):
transformed_data = transform_to_target_format(data_chunk['data'])
# Mock function to represent batch write operation to Qingyi Cloud Integration Platform.
write_to_qingyi_platform(transformed_data)
def transform_to_target_format(raw_data):
# Custom transformation rules here...
return transformed_data 定时可靠的自动抓取机制
为了保持数据信息高度同步，我们设置了一个定时任务，每日多次自动执行上述数据抓取流程。这一过程得益于轻易云集成为我们提供的一键式调度功能，不仅简化配置，还保证了任务运行失败后的重试机制，极大程度上提高数据更新可靠性。
import schedule
import time
def job():
try:
query_and_sync_fenxiangxiao()
except Exception as e:
log_error(e) # Log error for
### 调用纷享销客接口/cgi/crm/custom/v2/data/query获取并加工数据
在数据集成的生命周期中，调用源系统接口获取数据是至关重要的一步。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用纷享销客接口`/cgi/crm/custom/v2/data/query`，并对获取的数据进行初步加工。
#### 接口配置与请求参数
首先，我们需要配置API接口的元数据。根据提供的元数据配置，我们可以看到该接口使用`POST`方法，主要参数如下：
- **api**: `/cgi/crm/custom/v2/data/query`
- **method**: `POST`
- **number**: `name`
- **id**: `_id`
- **autoFillResponse**: `true`
请求参数分为两部分：`request`和`otherRequest`。
1. **request**部分：
- **search_query_info**: 这是一个对象类型的字段，包含以下子字段：
- **offset**: 数据偏移量，默认值为0。
- **limit**: 每次查询的数据条数，默认值为20。
- **filters**: 过滤条件，这是一个对象类型的字段，包含以下子字段：
- **条件1**:
- **field_name**: 字段名称，这里设置为`last_modified_time`。
- **field_values**: 条件值，这里使用占位符`{LAST_SYNC_TIME}000`，并通过解析器将其转换为数组。
- **operator**: 操作符，这里设置为`GTE`（大于等于）。
- **dataObjectApiName**: 对象的API名称，这里设置为`object_inventory_report__c`。
2. **otherRequest**部分：
- **currentOpenUserId**: 操作用户ID，这里设置为固定值`FSUID_F56CEEA6EDDBFE10681577526DF83326`。
#### 请求示例
基于上述配置，我们可以构建一个完整的请求示例：
```json
{
"search_query_info": {
"offset": "0",
"limit": "20",
"filters": {
"条件1": {
"field_name": "last_modified_time",
"field_values": ["{LAST_SYNC_TIME}000"],
"operator": "GTE"
}
}
},
"dataObjectApiName": "object_inventory_report__c",
"currentOpenUserId": "FSUID_F56CEEA6EDDBFE10681577526DF83326"
}数据获取与初步加工
在发送请求并成功获取响应后，我们需要对数据进行初步加工。轻易云平台提供了自动填充响应的功能（autoFillResponse），这意味着我们可以直接使用响应中的数据进行后续处理。
假设我们从响应中获取了以下数据：
{
"_id": "123456",
"name": "Sample Inventory Report",
"last_modified_time": "2023-10-01T12:00:00Z"
}我们可以根据业务需求对这些数据进行清洗和转换。例如，将时间格式转换为本地时间或提取特定字段用于后续处理。
清洗与转换示例
假设我们需要将时间格式从UTC转换为本地时间，并提取报告名称和ID，我们可以编写如下代码：
from datetime import datetime
import pytz
# 示例响应数据
response_data = {
"_id": "123456",
"name": "Sample Inventory Report",
"last_modified_time": "2023-10-01T12:00:00Z"
}
# 将UTC时间转换为本地时间
utc_time = datetime.strptime(response_data["last_modified_time"], "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")
local_tz = pytz.timezone("Asia/Shanghai")
local_time = utc_time.replace(tzinfo=pytz.utc).astimezone(local_tz)
# 提取所需字段
processed_data = {
"_id": response_data["_id"],
"name": response_data["name"],
"local_last_modified_time": local_time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
}
print(processed_data)输出结果：
{
"_id": "123456",
"name": "Sample Inventory Report",
"local_last_modified_time": "2023-10-01 20:00:00"
}通过以上步骤，我们成功调用了纷享销客接口获取数据，并对其进行了初步加工，为后续的数据处理和写入奠定了基础。这一过程展示了如何利用轻易云平台实现高效的数据集成和处理。
使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入目标平台
在数据集成的生命周期中，ETL（Extract, Transform, Load）过程是至关重要的一环。本文将重点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ETL转换，并最终写入目标平台。我们将结合具体的元数据配置案例，详细讲解每一步的技术实现。
数据提取与清洗
首先，我们需要从源平台提取数据并进行初步清洗。这一步通常涉及到对原始数据的解析、格式化以及去除冗余信息。假设我们从纷享仓库档案中查询到以下数据：
{
"warehouseId": "WH123",
"warehouseName": "Main Warehouse",
"location": "Beijing",
"capacity": 10000,
"currentStock": 5000
}数据转换
接下来，我们需要将上述数据转换为目标平台所能接受的格式。根据提供的元数据配置，目标平台API接口要求如下：
{
"api": "写入空操作",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true
}这意味着我们需要构建一个POST请求，并确保包含必要的ID检查逻辑。假设目标平台需要的数据格式如下：
{
"id": "WH123",
"name": "Main Warehouse",
"location": {
"city": "Beijing"
},
"capacityInfo": {
"totalCapacity": 10000,
"currentStockLevel": 5000
}
}我们可以编写一个简单的转换函数，将源数据转换为目标格式：
def transform_data(source_data):
transformed_data = {
"id": source_data["warehouseId"],
"name": source_data["warehouseName"],
"location": {
"city": source_data["location"]
},
"capacityInfo": {
"totalCapacity": source_data["capacity"],
"currentStockLevel": source_data["currentStock"]
}
}
return transformed_data数据加载
最后，我们需要将转换后的数据通过API接口写入目标平台。根据元数据配置，我们需要执行一个POST请求，并且进行ID检查。以下是一个示例代码片段，展示了如何使用Python的requests库来完成这个操作：
import requests
def load_data(transformed_data):
url = 'https://api.targetplatform.com/write'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
# 检查ID是否存在
if not transformed_data.get("id"):
raise ValueError("ID is required for data loading.")
response = requests.post(url, json=transformed_data, headers=headers)
if response.status_code == 200:
print("Data loaded successfully.")
else:
print(f"Failed to load data. Status code: {response.status_code}")
# 示例调用
source_data = {
...
}
transformed_data = transform_data(source_data)
load_data(transformed_data)通过以上步骤，我们实现了从纷享仓库档案查询到的数据提取、清洗、转换，并最终通过API接口写入目标平台。在实际应用中，还可以根据业务需求进一步优化和扩展这些步骤，例如增加错误处理、日志记录和性能优化等。
这种全生命周期管理的数据处理方式，不仅提高了业务透明度和效率，还确保了每个环节都可追溯和监控，为企业提供了强有力的数据支持。
