### 吉客云·奇门数据集成到班牛：Qeasy1查询吉客云销售单状态回写班牛技术案例
在本次技术案例中，我们将探讨如何实现吉客云·奇门系统与班牛之间的数据集成，具体方案命名为“Qeasy1查询吉客云销售单状态回写班牛”。该集成过程通过轻易云数据集成平台的强大功能进行配置与实施，助力企业高效管理和利用API资产，实现业务流程的顺畅衔接。
我们的主要任务是从吉客云·奇门获取销售单状态，并及时、准确地回写至班牛系统。为了达到这一目标，我们采用了以下核心步骤和关键技术：
- **调用吉客云接口**：
- 我们使用`jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get`接口来定时抓取订单相关信息。在处理过程中，需要注意分页和限流问题，以保障数据抓取的稳定性和连续性。
- **数据转化和映射**：
- 由于两者系统的数据格式存在差异，我们自定义了一套转换逻辑，将获取到的数据适配至班牛所需格式。这一步骤不仅提高了数据处理效率，还确保了信息的准确传递。
- **批量写入到班牛**：
- 使用`task.update` API，在批量操作中支持高吞吐量的数据快速写入能力，使得大量订单状态能够迅速同步至班牛，提高整体业务响应速度。
- **监控与异常处理**：
- 数据质量监控及异常检测是此方案中的重要环节。通过实时日志记录以及告警机制，保证每一条信息都能正确传输，即使遇到错误也能够自动重试，从而不漏掉任何一笔订单。
结合以上这些关键点，本方案展示了如何利用轻易云平台实现复杂但可靠的数据对接，为企业构建一个透明、高效且可追溯的业务流程提供坚实基础。接下来我们将深入探究每个步骤中的实现细节及技术要点，以便读者能更好地理解并复用这一解决方案。
### 使用轻易云数据集成平台调用吉客云·奇门接口获取并加工数据
在数据集成的生命周期中，第一步是从源系统获取数据。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台调用吉客云·奇门接口`jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get`来获取销售单状态，并对数据进行初步加工。
#### 接口概述
吉客云·奇门接口`jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get`主要用于查询销售单的非敏感信息。该接口采用POST请求方式，支持多种查询条件和分页功能，能够返回指定字段的数据列表。
#### 元数据配置解析
根据提供的元数据配置，我们需要设置以下请求参数：
- `modified_begin` 和 `modified_end`: 修改起始和结束时间，必须同时存在且时间间隔不能超过七天。
- `startModified` 和 `endModified`: 最后修改时间的起始和截止。
- `tradeNo`: 销售单号，多个用半角逗号分隔。
- `pageSize`: 每页记录数，默认50，最大1000。
- `pageIndex`: 页码，0为第1页。
- `hasTotal`: 默认返回，首次调用时可以传1获取总记录数。
- `startCreated` 和 `endCreated`: 创建时间的起始和截止。
- `startAuditTime` 和 `endAuditTime`: 审核时间的起始和截止。
- `startConsignTime` 和 `endConsignTime`: 发货时间的起始和截止。这里使用了函数 `_function from_unixtime(({LAST_SYNC_TIME}-86400),'%Y-%m-%d %H:%i:%s')` 和 `_function from_unixtime(({CURRENT_TIME}-86400),'%Y-%m-%d %H:%i:%s')` 来动态计算时间范围。
- `tradeStatus`: 订单状态。
- `tradeType`: 订单类型，默认值为92。
- `sourceTradeNos`: 网店订单号。
- `fields`: 需要返回字段列表，用逗号分隔。
#### 请求示例
以下是一个典型的请求示例：
```json
{
"api": "jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get",
"method": "POST",
"params": {
"modified_begin": "2023-09-01 00:00:00",
"modified_end": "2023-09-07 23:59:59",
"tradeNo": "123456,789012",
"pageSize": "100",
"pageIndex": "0",
"hasTotal": "1",
"startCreated": "",
"endCreated": "",
"startAuditTime": "",
"endAuditTime": "",
"startConsignTime": "_function from_unixtime(({LAST_SYNC_TIME}-86400),'%Y-%m-%d %H:%i:%s')",
"endConsignTime": "_function from_unixtime(({CURRENT_TIME}-86400),'%Y-%m-%d %H:%i:%s')",
"tradeStatus": "",
"tradeType": "92",
"sourceTradeNos": "",
"fields": ""
}
}
```
#### 数据清洗与转换
在获取到原始数据后，需要对其进行清洗与转换，以便后续处理。常见的数据清洗操作包括：
1. **去重**：确保没有重复记录。
2. **格式化**：将日期、金额等字段格式化为统一标准。
3. **过滤**：根据业务需求过滤掉不必要的数据。例如，只保留特定状态或类型的订单。
以下是一个简单的数据清洗示例：
```python
import pandas as pd
# 假设我们已经通过API获取了数据，并存储在data变量中
data = [
{"tradeNo": "123456", "status": 6000, "amount": 100.5, "date_modified": "2023-09-01"},
{"tradeNo": "789012", "status": 9090, "amount": 200.75, "date_modified": ""},
]
# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 去重
df.drop_duplicates(subset=['tradeNo'], inplace=True)
# 格式化日期
df['date_modified'] = pd.to_datetime(df['date_modified'], errors='coerce')
# 过滤状态为6000或9090的订单
df = df[df['status'].isin([6000, 9090])]
print(df)
```
#### 数据写入
经过清洗与转换后的数据，可以写入目标系统。在轻易云平台上，这一步通常通过配置相应的写入接口来实现。具体操作步骤包括：
1. 配置目标系统的API接口参数。
2. 映射源数据字段到目标系统字段。
3. 执行写入操作，并监控写入结果。
通过以上步骤，我们完成了从吉客云·奇门接口获取销售单状态并进行初步加工的全过程。这不仅提高了数据处理效率，也确保了数据的一致性和准确性。
### 数据集成生命周期的ETL转换：从源平台到班牛API接口
在数据集成生命周期中，ETL（Extract, Transform, Load）转换是一个关键步骤。本文将详细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，转为目标平台班牛API接口所能够接收的格式，并最终写入目标平台。
#### API接口配置与元数据解析
首先，我们需要理解元数据配置中的各个字段及其含义。以下是我们要处理的元数据配置：
```json
{
"api": "task.update",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
{
"field": "app_id",
"label": "小程序id",
"type": "int",
"value": "21151"
},
{
"field": "project_id",
"label": "群组ID",
"type": "int",
"value": "77206"
},
{
"field": "task_id",
"label": "工单id",
"type": "int",
"value": "_mongoQuery 73f95f22-03a2-3f8a-aa21-4c08c541daf4 findField=id where={\"content.77213\":{\"$eq\":\"{onlineTradeNo}\"}}"
},
{
"field": "contents",
"label": "contents",
"type": "object",
"children": [
{
"field": "78538",
"label": "销售出库",
"type": "int",
"value": 78534
}
]
}
]
}
```
#### 数据请求与清洗
在进行ETL转换之前，首先需要从源系统中提取相关数据并进行清洗。假设我们已经通过轻易云平台完成了这一阶段，并获得了如下结构的数据：
```json
{
"_id":"5f8d0d55b54764421b7156e8",
"_class":"com.qeasy.model.SalesOrderStatusUpdateRequest",
"_mongoQuery":{
"_id":"73f95f22-03a2-3f8a-aa21-4c08c541daf4"
},
...
}
```
#### 数据转换
接下来，我们需要将这些数据转换为班牛API所需的格式。根据元数据配置，我们需要构造一个POST请求，具体字段如下：
1. `app_id`：固定值21151。
2. `project_id`：固定值77206。
3. `task_id`：通过MongoDB查询获取，其中`onlineTradeNo`作为查询条件。
4. `contents`：包含一个子字段`78538`，其值固定为78534。
具体实现代码示例如下：
```python
import requests
import json
# 定义API URL和Headers
api_url = 'https://api.banniu.com/task.update'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
# 构造请求体
payload = {
'app_id': 21151,
'project_id': 77206,
'task_id': get_task_id(onlineTradeNo), # 假设get_task_id是一个函数，用于根据onlineTradeNo查询task_id
'contents': {
'78538': 78534
}
}
# 将请求体转为JSON格式
payload_json = json.dumps(payload)
# 发起POST请求
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=payload_json)
# 检查响应状态码和内容
if response.status_code == 200:
print('Data successfully written to Banniu')
else:
print(f'Failed to write data: {response.text}')
```
#### 数据写入
上述代码示例展示了如何构造并发送HTTP POST请求，将转换后的数据写入班牛系统。特别注意的是，`task_id`字段需要通过MongoDB查询来动态获取，这里可以利用轻易云提供的查询功能。
例如，通过以下伪代码实现对MongoDB的查询：
```python
def get_task_id(onlineTradeNo):
query = {"content.77213":{"$eq":"{onlineTradeNo}"}}
result = mongo_collection.find_one(query)
return result['id'] if result else None
```
通过这种方式，我们可以确保在每次调用API时都能获取到最新的、正确的`task_id`。
#### 实践中的注意事项
1. **错误处理**：在实际操作中，需要对可能出现的各种错误情况进行处理，例如网络异常、API返回错误等。
2. **日志记录**：建议在每次调用API时记录日志，以便后续追踪和排查问题。
3. **性能优化**：对于大批量的数据处理，可以考虑使用批量操作或异步处理方式，以提高效率。
通过以上步骤，我们成功地将源平台的数据经过ETL转换后，写入到了目标平台班牛系统。这一过程不仅提升了数据处理效率，也确保了数据的一致性和准确性。
