畅捷通T+数据集成到轻易云：畅捷通存货档案查询的实现

在企业信息化建设中，系统间的数据集成一直是一个关键性挑战。为了实现高效便捷的数据交互，我们将畅捷通T+中的存货档案数据通过轻易云平台进行无缝对接。本案例详细解析了如何利用轻易云平台全方位的API管理与监控功能，高效定时抓取并处理大量数据。

技术要点

API接口调用与分页处理

首先，通过调用畅捷通T+提供的 /tplus/api/v2/inventory/Query 接口，可以获取最新的存货档案数据。在这个过程中，由于接口会对单次返回的数据量设限，因此需要通过分页机制来完成所有数据的读取。具体实施中，注意控制分页大小和请求频率，以避免触发限流。

数据快速写入

从T+接口获取的数据，需要批量快速地导入到轻易云集成平台。得益于该平台优越的数据写入能力，我们可以确保大规模数据在极短时间内完成传输，这对于业务连续性和实时性提出了有力支持。

集中监控与告警

为确保整个流程稳定运行，集中式监控和告警系统必不可少。在轻易云集成平台配置相应规则后，可以实时跟踪每个任务状态。一旦出现异常，例如接口失联或数据格式不一致等情况，系统会立即报警并记录日志，从而迅速定位问题所在。

自定义转换逻辑与映射

由于 T+ 与 轻易云 在部分字段定义上可能存在差异，自定义转换逻辑成为必要手段。在这一过程中，我们针对特定业务需求，对某些重要字段如库存数量、物料编码等进行了精准映射，使之完全符合目标系统要求。此外，为进一步提升精确度，还应用了一些高级变换函数来校正和补充原始数据信息。

本篇文章所讨论的方法仅是起点，更多细节将在随后的章节展开，包括具体代码示例、性能优化技巧以及实际遇到的问题及解决方案。不过，通过上述初步介绍，相信您已经能感受到采用现代化工具链进行跨系统集成带来的显著优势。

畅捷通存货档案查询接口集成与数据加工

在轻易云数据集成平台中，实现数据生命周期的第一步是调用源系统接口获取原始数据。本文将详细探讨如何通过畅捷通T+接口/tplus/api/v2/inventory/Query获取存货档案数据，并进行初步加工。

接口调用配置

首先，我们需要配置元数据以便正确调用畅捷通T+的API接口。以下是该接口的元数据配置：

{
  "api": "/tplus/api/v2/inventory/Query",
  "effect": "QUERY",
  "method": "POST",
  "number": "Code",
  "id": "ID",
  "request": [
    {"field": "MadeRecordDate", "label": "建档日期", "type": "string", "describe": "111", "value": "{{LAST_SYNC_TIME|date}}"},
    {"field": "PageSize", "label": "页码大小", "type": "string", "describe": "111", "value": "500"},
    {"field": "SelectFields", "label": "筛选字段", "type": "string", "describe": "111", 
        "value":"ID,Code,Name,Shorthand,Specification,DefaultBarCode,InventoryClass.Code,InventoryClass.Name,Unit.Code,Unit.Name,BaseUnitCode,BaseUnitName,ProductInfo.ID,ProductInfo.Code,ProductInfo.Name,Disabled,UnitByPurchase.Code,UnitByPurchase.Name,UnitBySale.Code,UnitBySale.Name,UnitByStock.Code,UnitByRetail.Code,UnitByRetail.Name,UnitByManufacture.Code,UnitByManufacture.Name,CreatedTime,MadeRecordDate,Expired,priuserdefnvc1,priuserdefnvc2,priuserdefnvc3,priuserdefnvc4,IsBatch,IsQualityPeriod"},
    {"field":"Disabled","label":"是否停用","type":"string","value":"false"}
  ],
  "otherRequest":[{"field":"dataKey","label":"dataKey","type":"string","describe":"111","value":"param"}],
  "autoFillResponse": true
}

请求参数解析

1. MadeRecordDate: 用于过滤建档日期在上次同步时间之后的数据，确保只获取增量数据。
2. PageSize: 每次请求返回的数据条数，设置为500条。
3. SelectFields: 指定需要返回的字段列表，包括ID、编码、名称、规格等多个字段。
4. Disabled: 过滤条件，设置为false表示只获取未停用的存货档案。

数据请求与清洗

在轻易云平台上配置好元数据后，通过POST方法向畅捷通T+接口发送请求。响应的数据将包含我们指定的字段。以下是一个示例请求体：

{
  "MadeRecordDate": "{{LAST_SYNC_TIME|date}}",
  "PageSize": 500,
  "SelectFields": [
    ...
    // 列出所有需要的字段
    ...
  ],
  "Disabled": false
}

数据转换与写入

获取到原始数据后，需要对其进行初步清洗和转换，以便后续处理和分析。例如，可以对日期格式进行标准化处理，对编码字段进行去重等操作。

以下是一个简单的数据转换示例：

import json
from datetime import datetime

# 假设response_data是从API获取到的原始数据
response_data = """
[
    {
        ...
        // 原始数据内容
        ...
    }
]
"""

# 将字符串转换为JSON对象
data = json.loads(response_data)

# 遍历每条记录，进行必要的数据清洗和转换
for record in data:
    # 日期格式标准化处理
    record['CreatedTime'] = datetime.strptime(record['CreatedTime'], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S').strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

    # 去重处理（示例）
    if 'Code' in record:
        record['Code'] = record['Code'].strip()

# 清洗后的数据可以进一步写入目标系统或数据库中

通过上述步骤，我们实现了从畅捷通T+系统获取存货档案数据并进行初步加工，为后续的数据分析和处理奠定了基础。在实际应用中，还可以根据业务需求添加更多的数据清洗和转换逻辑，以确保最终的数据质量和一致性。

畅捷通存货档案查询数据的ETL转换与写入轻易云集成平台

在数据集成过程中，ETL（提取、转换、加载）是一个关键步骤。本文将详细探讨如何将从畅捷通存货档案查询得到的数据进行ETL转换，最终写入轻易云集成平台API接口所能够接收的格式。

数据提取与清洗

首先，从畅捷通存货档案中提取原始数据。假设我们已经通过API或数据库查询获得了以下JSON格式的数据：

[
    {"number": "001", "id": "A123", "name": "产品A"},
    {"number": "002", "id": "B456", "name": "产品B"},
    {"number": "003", "id": "C789", "name": "产品C"}
]

在这个阶段，我们需要确保数据的完整性和一致性，去除任何无效或重复的数据项。

数据转换

接下来，我们需要将这些数据转换为目标平台所能接受的格式。根据元数据配置：

{
    "api":"写入空操作",
    "effect":"EXECUTE",
    "method":"POST",
    "number":"number",
    "id":"id",
    "name":"编码",
    "idCheck":true
}

我们可以看到目标平台要求的数据格式以及字段映射关系。具体来说，需要将name字段映射为编码。

以下是一个Python脚本示例，展示了如何进行这种字段映射和数据转换：

import json

# 原始数据
source_data = [
    {"number": "001", "id": "A123", "name": "产品A"},
    {"number": "002", "id": "B456", "name": "产品B"},
    {"number": "003", "id": "C789", "name": "产品C"}
]

# 转换后的数据列表
transformed_data = []

# 字段映射关系
field_mapping = {
    'number': 'number',
    'id': 'id',
    'name': '编码'
}

for item in source_data:
    transformed_item = {field_mapping[key]: value for key, value in item.items()}
    transformed_data.append(transformed_item)

print(json.dumps(transformed_data, ensure_ascii=False, indent=2))

运行上述脚本后，得到如下输出：

[
  {
    "number": 001,
    "id": A123,
    编码: 产品A
  },
  {
    number: 002,
    id: B456,
   编码: 产品B
  },
  {
   number: 003,
   id: C789,
   编码: 产品C
  }
]

数据写入

最后，将转换后的数据通过API接口写入目标平台。根据元数据配置，我们使用HTTP POST方法，并确保每个请求都包含必要的字段。

以下是一个Python脚本示例，展示了如何通过HTTP POST方法将数据写入目标平台：

import requests

url = 'https://api.qingyiyun.com/execute' # 假设这是轻易云集成平台的API地址

headers = {
    'Content-Type': 'application/json'
}

for item in transformed_data:
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(item))

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

在这个过程中，我们需要特别注意以下几点：

1. 字段映射：确保所有字段都正确映射到目标平台所需的格式。
2. ID检查：根据元数据配置中的idCheck，如果需要对ID进行唯一性检查，则在写入前应进行相应的逻辑处理。
3. 错误处理：对每次API请求的响应进行检查，如果出现错误，应记录并采取相应措施。

通过上述步骤，我们实现了从畅捷通存货档案查询到轻易云集成平台的数据ETL转换与写入。这一过程不仅提高了数据处理效率，也确保了系统间的数据一致性和完整性。