### 金蝶云星空数据集成至聚水潭：其他出库单对接案例
在本次技术分享中，我们将深入探讨如何有效地将金蝶云星空系统中的`其他出库单`数据集成到聚水潭平台。借助强大的轻易云数据集成平台，利用其高吞吐量的数据写入能力和实时监控功能，我们成功打造了一个稳定且高效的解决方案。
为了保证业务流程的连续性与准确性，我们首先调用了金蝶云星空提供的API接口`executeBillQuery`来抓取出库单数据。随后，通过轻易云的数据转换逻辑，将获取的数据适配为聚水潭所需格式，并最终通过API接口 `/open/jushuitan/otherinout/upload` 实现批量写入。
### 数据获取与处理
我们采用定时任务机制可靠地抓取金蝶云星空中的出库单信息，每次调用都仔细处理分页和限流问题，以确保无遗漏地获取全部必要数据。在整个过程中，结合集中监控系统和告警功能，可以实时跟踪每个操作步骤，并快速响应任何异常情况。
### 数据转换与映射
由于两个系统之间存在一定程度上的数据格式差异，为实现无缝对接，我们自定义了一套转换规则。这里体现出了可视化的数据流设计工具的重要作用，使得复杂的转换过程变得直观且可管理，大大提升开发效率。同时，预先定义好的异常检测机制能够及时发现并纠正潜在错误，从而保障了最终数据质量。
### 高效写入与性能优化
确保大量外部待处理记录能迅速而精准地进入聚水潭是项目的一大难点。因此，在设计API集成解决方案时，我们重点考虑了批量操作，实现高效、快捷的数据传输。此外，通过日志记录及内置的错误重试机制，即便遇到临时网络波动或接口超时等问题，也能保证整体运行顺畅，无影响实际业务运作。
这一系列经过精心设计和调优的步骤，不仅完美契合企业具体需求，还显著减少人工干预，提高工作效率。在后续章节中，我将进一步详细介绍具体实施方案以及相关代码实例，包括如何调用关键API、配置参数，以及应对挑战的方法论。这些内容旨在通过真实案例分享，让读者更清晰明白从初步构想到正式上线的一整套完整流程是怎样演进及优化的。
### 调用金蝶云星空接口executeBillQuery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通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空的`executeBillQuery`接口，以获取并加工其他出库单的数据。
#### 接口配置与调用
首先，我们需要配置元数据以便正确调用`executeBillQuery`接口。以下是关键的元数据配置项：
```json
{
"api": "executeBillQuery",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "FBillNo",
"id": "FEntity_FEntryID",
"name": "FBillNo",
"idCheck": true,
...
}
```
这些配置项定义了API的基本信息，包括请求方法、主键字段等。特别注意的是`idCheck`字段，它确保每条记录都有唯一标识。
#### 请求参数设置
为了精确获取所需的数据，我们需要设置请求参数。以下是一些关键的请求参数及其描述：
- `FEntity_FEntryID`: 实体条目ID
- `FID`: 实体主键
- `FBillNo`: 单据编号
- `FDocumentStatus`: 单据状态
- `FStockOrgId_FNumber`: 库存组织编码
- `FDate`: 日期
- `FBillTypeID`: 单据类型
- `FMATERIALID_FNumber`: 物料编码
例如，我们可以设置如下请求参数来过滤和查询特定条件下的出库单：
```json
{
"FormId": "STK_MisDelivery",
"FieldKeys": ["FID", "FBillNo", "FDocumentStatus", ...],
"FilterString": "FApproveDate>='2023-01-01' and FDocumentStatus='C'",
...
}
```
#### 数据清洗与转换
在获取到原始数据后，下一步是进行数据清洗和转换。这一步骤确保数据符合目标系统（如聚水潭）的要求。例如，我们可能需要将金蝶云星空中的日期格式转换为聚水潭所需的格式，或将物料编码映射到目标系统中的对应编码。
以下是一个简单的数据转换示例：
```python
def transform_data(raw_data):
transformed_data = []
for entry in raw_data:
transformed_entry = {
'单据编号': entry['FBillNo'],
'日期': convert_date_format(entry['FDate']),
'物料编码': map_material_code(entry['FMATERIALID_FNumber']),
...
}
transformed_data.append(transformed_entry)
return transformed_data
def convert_date_format(date_str):
# 将日期格式从 YYYY-MM-DD 转换为目标系统所需的格式
return datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d').strftime('%d/%m/%Y')
def map_material_code(material_code):
# 映射物料编码到目标系统中的对应编码
mapping = {'MAT001': 'M001', 'MAT002': 'M002'}
return mapping.get(material_code, material_code)
```
#### 数据写入目标系统
完成数据清洗和转换后，最后一步是将处理后的数据写入目标系统。在轻易云平台上，这一步通常通过另一个API调用实现。例如，将转换后的出库单数据写入聚水潭系统。
```json
{
"api": "writeDataToJushuitan",
...
}
```
通过上述步骤，我们实现了从金蝶云星空获取其他出库单数据，并将其加工后写入聚水潭系统的完整流程。这一过程充分利用了轻易云平台的数据集成能力，实现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转换并写入聚水潭API接口
在数据集成的生命周期中，第二步是将已经集成的源平台数据进行ETL（提取、转换、加载）处理，并将其转化为目标平台能够接收的格式。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台，将金蝶系统中的“其他出库单”数据转换为聚水潭API接口所需的格式，并最终写入目标平台。
#### 数据请求与清洗
首先，我们需要从金蝶系统中提取“其他出库单”的相关数据。这些数据通常包括单据编号、分仓编号、商品编码、数量等信息。在提取过程中，需要对这些数据进行初步清洗，以确保其完整性和准确性。
#### 数据转换与写入
在完成初步的数据清洗后，下一步是将这些数据转换为聚水潭API接口能够接收的格式。以下是具体的元数据配置及其解释：
```json
{
"api": "/open/jushuitan/otherinout/upload",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"request": [
{
"field": "is_confirm",
"label": "是否确认单据",
"type": "bool",
"describe": "是否确认单据；默认false",
"value": "_function IF({F_POKM_JSTSTOCKNUMBER} = 10816570 , 1 , 0 )"
},
{
"field": "excute_confirming",
"label": "是否审核单据",
"type": "string",
"describe": "是否审核单据；默认false",
"value": "false"
},
{
"field": "wms_co_id",
"label": "分仓编号",
"type": "int",
"describe": "分仓编号",
"value": "{F_POKM_JSTSTOCKNUMBER}"
},
{
"field": "type",
"label": "出入库类型",
"type": "string",
"describe":
出入库类型:in是入库（其它退货）out是出库（其它出库）,
value: out
},
{
field: remark,
label: 备注,
type: string,
describe: 备注，不能传空值,
value: 金蝶其他出库单据推送（出库），单号：{FBillNo}
},
{
field: drp_co_name,
label: 出库类型,
type: string,
describe: 出库类型,
value: 其他出库
},
{
field: external_id,
label: 外部单号（单据上传成功之后对应页面线上单号）,
type: string,
describe: 外部单号（单据上传成功之后对应页面线上单号）,
value: {FBillNo}{F_POKM_JSTSTOCKNUMBER}{F_POKM_JSTSTOCKNUMBER2}
},
{
field: warehouse,
label: 仓库类型,
type: int,
describe:
默认1 ，主仓=1，销退仓=2，进货仓=3，次品仓=4，自定义1仓=6，自定义2仓=7，自定义3仓=8（对应ERP仓库资料设定页面）,
value:
{F_POKM_JSTSTOCKNUMBER2}
},
{
field:
items, label:
商品列表, type:
array, describe:
商品列表, children:[
{ field:
sku_id, label:
商品编码, type:
string, describe:
商品编码, value:
{FMATERIALID_FNumber}
}, { field:
qty, label:
数量, type:
int, describe:
数量, value:
{FQty}
}
]
}
],
operation:{
method:"merge",
field:"FBillNo,F_POKM_JSTSTOCKNUMBER,F_POKM_JSTSTOCKNUMBER2",
bodyName:"list",
header:["FBillNo","F_POKM_JSTSTOCKNUMBER","F_POKM_JSTSTOCKNUMBER2"],
body:["FMATERIALID_FNumber","FQty"],
bodySum:["FQty"]
}
}
```
#### 元数据配置详解
1. **确认和审核字段**：
- `is_confirm`：通过函数判断分仓编号是否为特定值，从而决定是否确认该单据。
- `excute_confirming`：默认设置为`false`，表示不审核该单据。
2. **基本信息字段**：
- `wms_co_id`：直接映射金蝶系统中的分仓编号。
- `type`：固定值`out`，表示这是一个出库操作。
- `remark`：备注信息，包括金蝶系统中的单据编号。
- `drp_co_name`：固定值“其他出库”，表示出库类型。
- `external_id`：组合了多个字段，用于生成外部单号。
- `warehouse`：映射到ERP系统中对应的仓库类型。
3. **商品列表字段**：
- `items`数组包含了商品编码和数量的信息，通过子字段进行详细描述。
#### 操作方法
在元数据配置中，我们使用了`merge`方法，将多个字段合并到一起，以便生成最终的数据结构。具体操作如下：
- **合并字段**：通过指定的字段（如`FBillNo`, `F_POKM_JSTSTOCKNUMBER`, `F_POKM_JSTSTOCKNUMBER2`）进行合并。
- **请求体名称**：指定请求体名称为`list`。
- **头部和主体**：分别指定头部和主体字段，以及需要汇总的字段（如数量）。
通过上述配置，我们可以将金蝶系统中的“其他出库单”数据成功转换为聚水潭API接口所需的格式，并通过POST请求将其写入目标平台。这样，不同系统间的数据无缝对接得以实现，提高了业务流程的效率和透明度。
