钉钉数据集成到金蝶云星空:实现行政报销自动化
在企业信息系统中,如何确保数据从一个平台顺利、安全地传输到另一个平台,一直都是技术人员关注的焦点。本文将分享一则实际运行的案例,展示如何通过轻易云数据集成平台,实现钉钉【行政报销类】的数据高效、成功地对接至金蝶云星空付款单【班西】,从而大幅提升业务处理效率与准确性。
1. 数据抓取与接口调用
为了获取钉钉中的报销数据,我们使用了钉钉提供的API topapi/processinstance/get
。这个API能够定时、可靠地抓取指定流程实例的数据,每次调用可以获取多个流程实例的信息,但需要注意其分页和限流问题。因此,在设计方案时特别考虑了以下几点:
- 分页处理:通过递归或循环方式逐页提取每批次最多可容纳的数据量。
- 限流控制:对接口调用频率进行严格限制,以避免触发API请求上限。
2. 数据格式差异的转换
不同系统间的数据格式通常存在显著差异。例如,钉钉的JSON结构可能会包含一些特定字段,而这些字段在金蝶云星空中并不存在。在此过程中,通过自定义映射规则和自动转换功能,可以将两者之间的不一致性降到最低。此外,根据实际需求对于部分关键字段做额外校验,并进行适当变更以符合目标系统要求。
3. 批量写入与错误重试机制
当我们准备好经过转换后的数据后,就需要利用金蝶云星空提供的batchSave
API进行批量写入操作。这一步骤同样要注意几个重要方面:
- 快速写入:借助轻易云平台的大规模并发能力,将海量数据高效导入金蝶系统。
- 异常处理:针对可能出现的问题,如网络故障或服务端响应超时,建立完善的错误捕捉和日志记录机制。
- 重试策略:设置合理重试次数及间隔时间,对失败操作进行自动重新尝试,以提高整体流程稳定性。
这些实践无疑确保了整个集成过程中的数据不漏单,同时也保证了即使在各种意外情况下,依旧能保持业务连续性,并最终顺利完成数据的一体化管理。
调用钉钉接口topapi/processinstance/get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钉钉接口topapi/processinstance/get
,并对获取的数据进行加工处理。
钉钉接口配置与调用
首先,我们需要配置元数据以便正确调用钉钉接口。根据提供的元数据配置,可以看到我们需要通过POST方法调用topapi/processinstance/get
接口,并且需要传递特定的参数来过滤数据。
元数据配置如下:
{
"api": "topapi/processinstance/get",
"method": "POST",
"number": "number",
"id": "id",
"idCheck": true,
"condition": [
[
{
"field": "报销类别",
"logic": "eq",
"value": "行政报销类"
}
]
]
}
数据请求与清洗
在请求数据时,我们需要确保传递正确的参数以获取符合条件的数据。在这个案例中,我们主要关注“报销类别”为“行政报销类”的记录。以下是一个示例请求体:
{
"process_instance_id": "<具体实例ID>",
"user_id": "<用户ID>"
}
通过上述请求体,我们可以从钉钉系统中获取到相应的流程实例信息。返回的数据可能包含多个字段,但我们只关心特定字段,如报销金额、报销日期等。
数据转换与写入
获取到原始数据后,需要对其进行清洗和转换,以便后续写入目标系统(如金蝶付款单)。假设我们从钉钉接口获取到以下JSON响应:
{
"process_instance_id": "123456",
"title": "行政报销单",
"form_component_values": [
{
"name": "报销金额",
"value": "1000"
},
{
"name": "报销日期",
"value": "2023-10-01"
}
]
}
我们需要提取并转换这些字段,使其符合目标系统的要求。例如,将“报销金额”转换为数值类型,将“报销日期”格式化为标准日期格式。
以下是一个简单的数据转换示例:
def transform_data(data):
transformed_data = {}
for item in data['form_component_values']:
if item['name'] == '报销金额':
transformed_data['amount'] = float(item['value'])
elif item['name'] == '报销日期':
transformed_data['date'] = item['value']
return transformed_data
# 示例调用
raw_data = {
...
}
cleaned_data = transform_data(raw_data)
写入目标系统
完成数据清洗和转换后,下一步是将处理后的数据写入目标系统(金蝶付款单)。这一步通常涉及调用目标系统的API,并传递经过处理的数据。
例如,假设金蝶付款单API接受以下格式的数据:
{
"payment_amount": 1000,
"payment_date": "2023-10-01"
}
我们可以构建一个POST请求,将清洗后的数据发送到金蝶付款单API:
import requests
def write_to_target_system(data):
url = "<金蝶付款单API URL>"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
return response.status_code
# 示例调用
status_code = write_to_target_system(cleaned_data)
if status_code == 200:
print("Data written successfully")
else:
print("Failed to write data")
通过以上步骤,我们实现了从钉钉获取数据、清洗和转换数据,并最终写入目标系统的全过程。这不仅提高了业务透明度和效率,也确保了不同系统间的数据无缝对接。
使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入金蝶云星空API接口的技术案例
在数据集成生命周期的第二步,我们需要将已经集成的源平台数据进行ETL转换,使其符合目标平台——金蝶云星空API接口所能接收的格式,并最终写入目标平台。本文将详细介绍如何利用轻易云数据集成平台完成这一过程。
1. API接口配置
首先,我们需要配置金蝶云星空的API接口。根据提供的元数据配置,金蝶云星空API接口的基本信息如下:
- API名称:
batchSave
- 请求方法:
POST
- ID检查:
true
- 操作方法:
batchArraySave
- 行数:1
- 行键:
array
2. 请求字段映射与解析
在进行ETL转换时,需要将源数据字段映射到目标API接口所需的字段,并进行必要的数据解析和转换。以下是主要字段及其映射和解析方式:
-
单据编号 (FBillNo):
- 类型:string
- 描述:单据编号
- 值:
{{extend.business_id}}
-
单据类型 (FBillTypeID):
- 类型:string
- 描述:单据类型
- 解析器:
ConvertObjectParser
- 参数:
FNUMBER
- 值:
FKDLX04_SYS
-
业务日期 (FDATE):
- 类型:string
- 描述:业务日期
- 值:
{{extend.finish_time}}
-
结算组织 (FSETTLEORGID):
- 类型:string
- 描述:100
- 解析器:
ConvertObjectParser
- 参数:
FNumber
- 值:
_findCollection find Number from 723e2cb6-f80f-3823-8b4f-6e98b9713ba3 where Name={{费用归属项目}}
3. 子字段数组处理
对于复杂的数据结构,如付款单明细(FPAYBILLENTRY),我们需要处理子字段数组。以下是主要子字段及其映射和解析方式:
-
结算方式 (FSETTLETYPEID):
- 类型:string
- 父级字段:FPAYBILLENTRY
- 映射方向:正向(positive)
- 值:
{{付款方式}}
-
付款用途 (FPURPOSEID):
- 类型:string
- 父级字段:FPAYBILLENTRY
- 值:
SFKYT001
示例代码片段
以下是一个示例代码片段,用于展示如何配置和调用金蝶云星空API接口:
{
"api": "batchSave",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"operation": {
"method": "batchArraySave",
"rows": 1,
"rowsKey": "array"
},
"request": [
{
"field": "FBillNo",
"label": "单据编号",
"type": "string",
"describe": "单据编号",
"value": "{{extend.business_id}}"
},
{
"field": "FBillTypeID",
"label": "单据类型",
"type": "string",
"describe": "单据类型",
...
}
],
...
}
注意事项
-
数据解析: 使用
ConvertObjectParser
和_findCollection find Number from ... where Name=...
等解析器和查找函数,确保源数据能够正确转换为目标格式。 -
嵌套结构处理: 对于嵌套结构,如付款单明细,需要特别注意父子关系的正确配置,以确保数据能够正确传递。
-
基础资料验证: 配置
IsVerifyBaseDataField
为false
,避免不必要的基础资料验证,提高数据写入效率。
通过以上步骤,我们可以高效地将源平台的数据经过ETL转换后,写入到金蝶云星空API接口中,从而实现不同系统间的数据无缝对接。