数据清洗与转换：从美国人vc文档到金蝶云星空的实战案例

  • 轻易云集成顾问-张妍琪

查询VC学生列表对接金蝶学生：实现方案与技术细节

在处理跨系统数据集成的过程中，团队面临的一大挑战是如何高效、准确地将美国人vc文档中的学生数据无缝迁移到金蝶云星空平台。本文分享了一个实际操作案例，通过调用API接口，将美国人vc文档的数据批量导入到金蝶云星空，同时确保数据不漏单和快速写入。

1. 数据抓取与API调用

为了从美国人vc文档中获取最新的学生信息，使用了其公开的/v3/students API接口进行定时抓取。通过设定可靠的任务调度机制，可以保证我们能够及时获取最新的学生列表，并且避免因网络波动或服务异常而导致的数据丢失。

import requests

def fetch_students_data():
    url = 'https://api.vcdocs.com/v3/students'
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        # 记录日志并启动重试机制
        log_error(response.status_code, response.text)
        retry_fetch()

students_data = fetch_students_data()

2. 数据分页与限流问题处理

在进行大量数据抓取时，美国人vc文档会对单次请求返回的数据条数进行限制，因此需要分页处理。在每个页面请求之间加入适当延迟，以防止触发限流策略。

def paginate_fetch(page_size=100):
    page_number = 1
    all_data = []

    while True:
        params = {'page': page_number, 'size': page_size}
        response = requests.get('https://api.vcdocs.com/v3/students', params=params)

        if response.status_code != 200:
            log_error(response.status_code, response.text)
            break

        data_page = response.json()

        if not data_page: 
            break 

        all_data.extend(data_page)

        page_number += 1

    return all_data

students_full_list = paginate_fetch()

3. 数据格式转换及映射

美国人vc文档提供的数据结构可能与金蝶云星空所接受的格式有差异，这就需要在传输前做相应的数据映射和转换。例如：

def map_vc_to_kingdee(student_record):
    mapped_record = {
      "studentId": student_record["id"],
      "name": student_record["fullName"],
      "email": student_record["emailAddress"]
      # 更多字段映射根据需求添加...
   }
   return mapped_record

mapped_students_list = [map_vc_to_kingdee(rec) for rec in students_full_list]

4.

钉钉与ERP系统接口开发配置

调用源系统美国人vc文档接口/v3/students获取并加工数据

在数据集成过程中，调用源系统的API接口是至关重要的一步。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台调用美国人vc文档接口/v3/students，获取学生数据并进行初步加工。

API接口配置

首先，我们需要理解元数据配置中的各个字段及其作用：

  • api: 接口路径，这里为/v3/students。
  • effect: 操作类型，这里为QUERY，表示查询操作。
  • method: HTTP方法，这里为GET。
  • number: 用于标识记录的字段，这里为学生的first_name。
  • id: 唯一标识符字段，这里为学生的id。
  • name: 生成随机名称的占位符。
  • idCheck: 是否检查ID唯一性，这里设置为true。
  • request: 请求参数列表，包括分页大小和页码。

请求参数设置

在请求参数中，我们设置了分页相关的两个字段：

  1. X-Page-Size: 每页返回的数据条数，设置为1000。
  2. X-Page-Number: 当前请求的页码，初始值为1。

这些参数确保我们能够高效地分页获取大量学生数据。

数据请求与清洗

通过配置好的元数据，我们可以使用轻易云平台发起HTTP GET请求，从美国人vc文档系统中获取学生列表。以下是具体步骤：

  1. 发起请求：

    {
   "method": "GET",
   "url": "/v3/students",
   "headers": {
       "X-Page-Size": "1000",
       "X-Page-Number": "1"
   }
}

  2. 处理响应： 响应结果通常包含一个JSON数组，每个元素代表一个学生的信息。我们需要对这些数据进行初步清洗，例如去除空值、格式化日期等。

  3. 示例响应处理代码（伪代码）：

    import requests

url = "https://api.example.com/v3/students"
headers = {
   "X-Page-Size": "1000",
   "X-Page-Number": "1"
}

response = requests.get(url, headers=headers)

if response.status_code == 200:
   students_data = response.json()
   cleaned_data = []

   for student in students_data:
       if student['first_name'] and student['id']:
           cleaned_student = {
               'id': student['id'],
               'first_name': student['first_name'],
               'last_name': student.get('last_name', ''),
               'email': student.get('email', '').lower(),
               'enrollment_date': format_date(student.get('enrollment_date'))
           }
           cleaned_data.append(cleaned_student)

   # 后续处理逻辑，例如存储到数据库或传递给下一个处理阶段
else:
   print("Failed to fetch data:", response.status_code)

def format_date(date_str):
   # 日期格式化函数
   pass

数据转换与写入

在完成初步清洗后，我们可以将数据传递给下一个阶段进行转换和写入。这一步通常涉及将清洗后的数据映射到目标系统的数据模型，并通过相应的API接口写入目标系统。

例如，将清洗后的学生数据写入金蝶系统，可以使用类似以下的API调用：

{
    "method": "POST",
    "url": "/kingdee/api/students",
    "headers": {
        "Content-Type": "application/json"
    },
    "body": cleaned_data
}

通过这种方式，我们实现了从美国人vc文档系统到金蝶系统的数据无缝对接，确保了数据的一致性和完整性。

总结

本文详细介绍了如何使用轻易云数据集成平台调用美国人vc文档接口/v3/students，获取并加工学生数据。通过合理配置元数据和编写清洗逻辑，我们能够高效地完成数据集成生命周期中的第一步，为后续的数据转换与写入打下坚实基础。 用友与WMS系统接口开发配置

使用轻易云数据集成平台将源数据转换并写入金蝶云星空API接口

在数据集成过程中，ETL（提取、转换、加载）是关键步骤之一。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，转为目标平台金蝶云星空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

在本案例中，我们需要将学生信息从源系统转换并写入金蝶云星空。以下是我们使用的元数据配置：

{
  "api": "batchSave",
  "method": "POST",
  "idCheck": true,
  "operation": {
    "rowsKey": "array",
    "rows": 50,
    "method": "batchArraySave"
  },
  "request": [
    {
      "field": "FCreateOrgId",
      "label": "创建组织",
      "type": "string",
      "parser": {
        "name": "ConvertObjectParser",
        "params": "FNumber"
      },
      "value": "102"
    },
    {
      "field": "FUseOrgId",
      "label": "使用组织",
      "type": "string",
      "parser": {
        "name": "ConvertObjectParser",
        "params": "FNumber"
      },
      "value": "102"
    },
    {
      "field": "FNumber",
      ...
    }
  ],
  ...
}

数据转换与写入过程

  1. 定义请求参数：

    • api：指定调用的API接口，这里为batchSave。
    • method：HTTP方法，这里为POST。
    • idCheck：是否进行ID检查，设置为true。
    • operation：定义操作方式，包括行键和批量保存方法。

  2. 字段映射与解析：

    • 每个字段都包含以下属性：
      • field: 字段名称，如FCreateOrgId。
      • label: 字段标签，如“创建组织”。
      • type: 数据类型，如string。
      • parser: 数据解析器，用于将源数据转换为目标格式。例如，使用ConvertObjectParser将组织ID解析为金蝶格式的编号。
      • value: 字段值，可以是静态值或动态值。动态值通常通过模板字符串表示，例如客户编码使用了 {id}。

  3. 特殊字段处理：

    • 名称字段 (FName) 使用了复杂的JSON结构，需要根据不同语言环境设置不同的名称格式。这通过嵌套的JSON对象实现，并使用了自定义解析器 ConvertJson。

  4. 其他请求参数：

    • 包括业务对象表单ID (FormId) 和执行操作 (Operation) 等，这些参数确保了正确的数据写入和操作执行。

实际应用案例

假设我们有以下源系统学生列表：

[
  {
    "id": 1,
    ...
    ...
  }
]

在轻易云平台中，我们配置ETL任务，将这些学生信息映射到金蝶云星空API所需的格式。具体步骤如下：

  1. 提取数据：从源系统提取学生列表数据。
  2. 转换数据：根据元数据配置，将每个学生的信息字段映射到对应的金蝶字段。例如，将学生ID映射到客户编码 (FNumber)。
  3. 加载数据：通过HTTP POST请求，将转换后的数据批量保存到金蝶云星空。
{
  ...
}

技术要点总结

  • 元数据配置灵活性：通过详细配置，可以实现复杂的数据转换和映射，确保每个字段都能正确匹配目标系统要求。
  • 自定义解析器：支持多种解析器（如 ConvertObjectParser, ConvertJson），可以处理各种复杂的数据结构和格式转换需求。
  • 批量操作支持：通过批量保存方法，提高了大规模数据处理的效率。

以上就是使用轻易云数据集成平台进行ETL转换，并将结果写入金蝶云星空API接口的详细技术案例。希望对实际项目中的类似需求有所帮助。 打通金蝶云星空数据接口

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