易仓数据集成到轻易云集成平台的案例分享：WMS-仓库查询

在进行系统架构优化时，数据的顺畅流动和实时处理是关键因素之一。此次，我们将讨论如何通过轻易云数据集成平台实现对易仓系统的数据高效对接与管理。在这个技术案例中，我们聚焦于WMS-仓库查询方案，详细解析从易仓获取数据至轻易云存储这一过程中的技术细节。

首先，需要明确的是，通过调用易仓提供的API接口getWarehouse来获取所需的数据。这一接口支持分页和限流功能，为了避免漏单问题，我们需要设计可靠的抓取机制及错误重试策略。此外，对于批量写入到轻易云全生命周期管理的平台，也有一系列最佳实践需要遵循，以确保性能和数据一致性。

其中一个关键点在于如何应对不同系统之间的数据格式差异。通过定制化的数据转换逻辑，可以保证源端与目标端的信息无缝衔接。同时，利用轻易云平台强大的可视化工具，可以直观地设计、监控并调整整个数据流，使得复杂流程变得简单透明。

为了始终掌握集成任务状态，在实施过程中我们还会借助平台提供的集中监控和告警系统。这样不仅能实时跟踪任务性能，还可以提前预警并处理潜在异常，从而提高整体运行效率。本次方案特别注重大量数据吞吐能力，因此选择使用批量写入API batchSave 来加速存储过程。

下一步，将介绍具体步骤，包括如何调用上述API获取及写入数据，以及相应的代码示例落实这些操作。

调用易仓接口getWarehouse获取并加工数据

在轻易云数据集成平台中，调用源系统接口是数据处理生命周期的第一步。本文将深入探讨如何通过调用易仓接口getWarehouse来获取并加工数据，以实现仓库信息的高效集成。

接口配置与调用

首先，我们需要配置元数据以便正确调用易仓的getWarehouse接口。根据提供的元数据配置，我们需要发送一个POST请求，并传递以下参数：

• warehouseCodeList: 仓库编码列表，类型为数组。
• is_shared_product: 是否支持分销，类型为整数（0表示不支持，1表示支持）。
• is_ecb_warehouse: 是否为易销宝仓库，类型为整数（0表示否，1表示是）。
• user_center_id: 用户中心ID，类型为整数，用于获取绑定用户的仓库。

以下是一个示例请求体：

{
  "warehouseCodeList": ["WH001", "WH002"],
  "is_shared_product": 1,
  "is_ecb_warehouse": 0,
  "user_center_id": 12345
}

数据请求与清洗

在发送请求后，我们会收到一个包含多个仓库信息的响应。为了确保数据质量和一致性，需要对返回的数据进行清洗和验证。以下是一些关键步骤：

1. 字段验证：确保每个字段都符合预期的数据类型和格式。例如，warehouseCodeList应为数组，每个元素应为字符串；is_shared_product和is_ecb_warehouse应为整数且值在0或1之间。
2. 缺失值处理：检查是否有任何必需字段缺失，如果缺失则需要进行补全或记录异常。
3. 数据转换：将返回的数据转换为目标系统所需的格式。例如，将日期格式统一转换为ISO标准格式。

数据转换与写入

在完成数据清洗后，需要将其转换并写入目标系统。这一步通常涉及以下操作：

1. 映射字段：将源系统中的字段映射到目标系统中的相应字段。例如，将易仓返回的warehouseId映射到目标系统中的id字段。
2. 格式转换：根据目标系统的要求，对数据进行必要的格式转换。例如，将布尔值转换为目标系统所需的整数表示。
3. 批量写入：为了提高效率，可以采用批量写入方式，将多个记录一次性写入目标系统。

以下是一个示例代码片段，用于将清洗后的数据写入目标数据库：

import requests
import json

# 配置请求参数
payload = {
    "warehouseCodeList": ["WH001", "WH002"],
    "is_shared_product": 1,
    "is_ecb_warehouse": 0,
    "user_center_id": 12345
}

# 调用易仓接口获取数据
response = requests.post("https://api.yicang.com/getWarehouse", json=payload)
data = response.json()

# 数据清洗与转换
cleaned_data = []
for warehouse in data['warehouses']:
    cleaned_record = {
        "id": warehouse["warehouseId"],
        "code": warehouse["warehouseCode"],
        "shared_product": bool(warehouse["is_shared_product"]),
        "ecb_warehouse": bool(warehouse["is_ecb_warehouse"]),
        "user_center_id": warehouse["user_center_id"]
    }
    cleaned_data.append(cleaned_record)

# 批量写入数据库（假设使用SQLAlchemy）
from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData

engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host/dbname')
metadata = MetaData(bind=engine)
warehouses_table = Table('warehouses', metadata, autoload=True)

with engine.connect() as conn:
    conn.execute(warehouses_table.insert(), cleaned_data)

通过上述步骤，我们可以高效地调用易仓接口获取仓库信息，并对其进行清洗、转换和写入，从而实现不同系统间的数据无缝对接。这不仅提升了业务透明度和效率，也确保了数据的一致性和可靠性。

轻易云数据集成平台API接口ETL转换技术案例

在数据集成的生命周期中，ETL（Extract, Transform, Load）转换是至关重要的一环。本文将深入探讨如何将已经集成的源平台数据通过ETL转换，转为目标平台轻易云集成平台API接口所能够接收的格式，并最终写入目标平台。

API接口配置解析

在本文中，我们将以WMS-仓库查询为例，探讨如何利用轻易云集成平台的API接口进行数据写入。以下是元数据配置的详细解析：

{
  "api": "batchSave",
  "method": "POST",
  "pagination": {"pageSize": 500},
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field": "FName", "label": "名称", "type": "string"},
    {"field": "FNumber", "label": "编码", "type": "string"},
    {"field": "FUseOrgId", "label": "使用组织", "type": "string", 
     "describe":"100", 
     "parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"}},
    {"field": "FCreateOrgId", "label": "创建组织", 
     "type":"string", 
     "describe":"100", 
     "parser":{"name":"ConvertObjectParser","params":"FNumber"}},
    {"field": "FDescription", "label": "描述", 
     "type":"string"},
    {"field": "FStockStatusType", 
     "label":"仓库类型",
     "type":"string",
     "value":"0,1,2,3,4,5,6,7,8"},
    {"field": "FAddress", 
     "label":"地址",
     "type":"string"},
    {"field": 
        "FStockProperty",
        "label":"仓库属性",
        "type":"string",
        "value":"1"}
  ],
  ...
}

数据请求与清洗

首先，我们需要从源系统获取原始数据，并进行必要的数据清洗和预处理。这个过程包括数据校验、格式转换和字段映射等操作。

# 示例代码：从源系统获取数据并进行初步清洗
import requests

source_url = 'http://source-system/api/warehouse'
response = requests.get(source_url)
data = response.json()

# 数据清洗与格式转换
cleaned_data = []
for item in data:
    cleaned_item = {
        'FName': item['name'],
        'FNumber': item['code'],
        'FUseOrgId': convert_org_id(item['use_org']),
        'FCreateOrgId': convert_org_id(item['create_org']),
        'FDescription': item['description'],
        'FStockStatusType': map_stock_status(item['status']),
        'FAddress': item['address'],
        'FStockProperty': '1'  # 固定值
    }
    cleaned_data.append(cleaned_item)

数据转换与写入

在完成数据清洗后，我们需要将其转换为目标平台API接口所能接收的格式。具体步骤如下：

1. 字段映射与转换：根据元数据配置，将源系统字段映射到目标系统字段。
2. 批量保存：利用轻易云集成平台提供的batchSave API接口，将转换后的数据批量写入目标系统。

# 示例代码：将清洗后的数据批量写入目标系统
target_url = 'http://target-platform/api/batchSave'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}

payload = {
    'FormId': 'BD_STOCK',
    'IsVerifyBaseDataField': False,
    'Operation': 'BatchSave',
    'IsAutoSubmitAndAudit': True,
    'Data': cleaned_data
}

response = requests.post(target_url, json=payload, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    print("Data successfully written to target platform")
else:
    print(f"Failed to write data: {response.text}")

元数据配置中的关键字段解析

• api: 指定API接口名称，这里为batchSave。
• method: HTTP请求方法，通常为POST。
• pagination: 分页配置，指定每次请求的数据条数。
• idCheck: 是否进行ID检查。
• request: 请求参数配置，包括字段名称、标签、类型及其他属性。
• otherRequest: 其他请求参数，如表单ID、验证基础资料有效性等。

通过上述步骤和代码示例，我们可以实现从源系统到目标系统的数据无缝对接，并确保数据在整个生命周期内的一致性和完整性。这不仅提升了业务流程的效率，也增强了系统间的数据互操作性。