金蝶云星空数据集成到轻易云:查询银行账号技术案例
在系统对接与数据集成场景中,如何确保两个异构系统之间的数据无缝流转是一个关键课题。本案例将分享如何通过轻易云数据集成平台实现金蝶云星空的银行账号信息快速、稳定地对接与处理。核心操作包括调用金蝶云星空API接口获取所需数据,并利用轻易云的平台特性进行高效写入。
1. 集成背景
此次我们以"查询金蝶银行账号”为具体实例,通过executeBillQuery API从金蝶云星空检索所需账户信息。利用轻易云提供的大量数据快速写入功能和定时可靠抓取机制,确保数据一致且不漏单,同时解决分页和限流问题。
2. 数据抓取方案
首先配置执行周期任务,从而定时拉取最新的账目信息。这一过程需要注意以下几个方面:
- 调用频率:采用合理的间隔时间以避免超过金蝶API限制。
- 分页处理:适配executeBillQuery接口返回的数据格式,将多页结果整合为统一输入。
{
"method": "executeBillQuery",
"params": {
"pageNo": 1,
"pageSize": 100
}
}
上面示例展示了如何发起一次分页请求,通过调整参数实现批量抓取与拼装。
3. 数据传输及存储
获取后的数据信息将直接写入到轻易云数据库中,它支持大规模并行处理,使得大量业务数据能够及时、准确地进入企业内部系统。在这个过程中,对应字段映射关系也需要特别注意,我们可以利用平台提供的定制化映射工具进行转换。
同时,为保障传输过程中可能出现的问题,例如网络阻塞或接口故障,必须配置相应异常处理策略,如错误重试机制。当发生错误时,将记录详细日志便于后续追查,并自动触发重试逻辑,即:
{
"errorHandlingPolicy": {
"retryIntervalSeconds": 30,
"maxRetries": 5,
"logErrorDetails": true
}
}
此项配置可以帮助大幅度降低因暂时性错误导致的数据丢失风险,提高整体操作流水线的健壮性。
小结:
本次分享主要介绍了在使用等同流程中涉及的一些关键技术点,包括API调用、分页与限流解决方案,以及保证高效、可靠、多线程的数据读写架构。通过这些细致设置,可以保障不同平台之间透明、安全地完成复杂业务联动,全生命周期管理所有交互步骤
调用金蝶云星空接口executeBillQuery获取并加工数据
在数据集成的生命周期中,第一步是从源系统获取数据,并对其进行初步处理。本文将详细介绍如何通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空的executeBillQuery
接口来查询银行账号信息,并对数据进行初步加工。
接口配置与请求参数
首先,我们需要配置调用金蝶云星空接口所需的元数据。根据提供的元数据配置,我们可以看到需要使用POST方法来调用executeBillQuery
接口,并传递一系列请求参数。
{
"api": "executeBillQuery",
"method": "POST",
"number": "FName",
"id": "FNumber",
"pagination": {
"pageSize": 100
},
"request": [
{"field": "FBANKACNTID", "label": "实体主键", "type": "string", "value": "FBANKACNTID"},
{"field": "FDocumentStatus", "label": "数据状态", "type": "string", "value": "FDocumentStatus"},
{"field": "FName", "label": "账户名称", "type": "string", "value": "FName"},
{"field": "FNumber", "label": "银行账号", "type": "string", "value": "FNumber"},
{"field": "FDescription", "label": "备注", "type":"string","value":"FDescription"},
// ...其他字段省略
],
// ...其他配置省略
}
构建请求体
根据元数据配置,我们需要构建一个包含所有必要字段的请求体。以下是一个示例请求体:
{
"_FormId_":"CN_BANKACNT",
"_FieldKeys_":"FBANKACNTID,FDocumentStatus,FName,FNumber,FDescription",
"_FilterString_":"FApproveDate>='2023-01-01' and FForbidStatus='A'",
"_Limit_":"100",
"_StartRow_":"0"
}
调用API并处理响应
使用轻易云平台提供的可视化操作界面,我们可以很方便地发送上述请求,并接收响应。以下是一个示例代码片段,用于调用API并处理响应:
import requests
url = 'https://api.kingdee.com/executeBillQuery'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
payload = {
"_FormId_":"CN_BANKACNT",
"_FieldKeys_":"FBANKACNTID,FDocumentStatus,FName,FNumber,FDescription",
"_FilterString_":"FApproveDate>='2023-01-01' and FForbidStatus='A'",
"_Limit_":"100",
"_StartRow_":"0"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
data = response.json()
# 对响应数据进行初步处理
for record in data['Result']:
print(f"银行账号: {record['FNumber']}, 账户名称: {record['FName']}")
数据清洗与转换
在获取到原始数据后,下一步是对数据进行清洗和转换,以便后续的数据写入和分析。以下是一些常见的数据清洗步骤:
- 去除无效记录:过滤掉状态为无效或禁用的记录。
- 格式化日期:将日期字段格式化为统一格式。
- 字段映射:将原始字段名映射为目标系统所需的字段名。
示例代码如下:
cleaned_data = []
for record in data['Result']:
if record['FDocumentStatus'] == 'C': # 状态为有效
cleaned_record = {
'bank_account_id': record['FBANKACNTID'],
'account_name': record['FName'],
'bank_number': record['FNumber'],
'description': record['FDescription'],
# ...其他字段映射
}
cleaned_data.append(cleaned_record)
# 输出清洗后的数据
print(cleaned_data)
通过上述步骤,我们成功地从金蝶云星空获取了银行账号信息,并对其进行了初步清洗和转换,为后续的数据写入和分析做好了准备。这一过程展示了如何利用轻易云平台高效地实现异构系统间的数据集成。
利用轻易云数据集成平台进行ETL转换和数据写入
在数据集成的过程中,ETL(Extract, Transform, Load)是一个至关重要的环节。通过ETL,我们能够将源平台的数据进行提取、转换,并最终加载到目标平台。在本文中,我们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,并通过API接口写入目标平台。
数据提取与清洗
首先,我们需要从源平台提取所需的数据。在这个阶段,通常会涉及到对数据的清洗和预处理,以确保数据的质量和一致性。假设我们需要查询金蝶银行账号的数据,这些数据可能包括账户名称、账户号码、开户行等信息。
{
"accountName": "示例账户",
"accountNumber": "1234567890",
"bankName": "示例银行"
}
数据转换
在提取到原始数据后,接下来是关键的转换步骤。我们需要将这些数据转换为轻易云集成平台API接口能够接收的格式。在元数据配置中,我们看到目标API接口为“写入空操作”,并且使用POST方法,同时需要进行ID校验(idCheck: true)。
为了确保数据能够被正确写入,我们需要对原始数据进行必要的格式调整。例如,将账户名称、账户号码等字段映射到目标平台所需的字段格式。
{
"api": "写入空操作",
"method": "POST",
"data": {
"account_name": "示例账户",
"account_number": "1234567890",
"bank_name": "示例银行"
},
"idCheck": true
}
数据写入
完成数据转换后,最后一步是将转换后的数据通过API接口写入目标平台。这里我们使用POST方法,将整理好的JSON对象发送到指定的API端点。
以下是一个伪代码示例,展示了如何通过HTTP请求将数据发送到轻易云集成平台:
import requests
url = 'https://api.qingyiyun.com/write'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
payload = {
"api": "写入空操作",
"method": "POST",
"data": {
"account_name": "示例账户",
"account_number": "1234567890",
"bank_name": "示例银行"
},
"idCheck": true
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
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,我们构建了一个HTTP POST请求,将经过转换的数据发送到指定的API端点。如果请求成功,服务器会返回状态码200,表示数据已经成功写入。
实时监控与异常处理
在实际操作中,为了确保每个环节都能顺利执行,我们还需要实时监控整个ETL过程,并对可能出现的异常情况进行处理。例如,可以设置日志记录和告警机制,以便及时发现并解决问题。
通过以上步骤,我们可以高效地完成从源平台的数据提取、转换,并最终通过API接口将其写入目标平台。这不仅提高了数据处理的自动化程度,也确保了业务流程的透明度和可追溯性。