领星ERP数据集成到轻易云集成平台：查询本地产品详情

在领星ERP系统中，管理大量的产品信息是一项关键任务。为了实现更高效的数据处理和实时监控，我们决定将领星ERP中的产品数据通过API接口与轻易云集成平台进行对接。本文将详细介绍如何实现从/erp/sc/routing/data/local_inventory/productList接口获取本地产品详情，并批量写入轻易云集成平台，加快数据流转效率。

首先，为了确保大规模数据的快速传输，本方案采用了高吞吐量的数据写入能力，有效提升数据处理时效性。同时，为了全面掌握API资产的使用情况，通过统一视图和控制台进行API资产管理，优化资源配置。

整个过程涉及以下技术要点：

1. 定时可靠抓取与实时监控： 为保证不漏单，每隔一定时间触发抓取操作，同时利用集中化监控系统，跟踪每个任务的状态和性能，一旦发现异常，即可及时处理。

2. 分页及限流处理： 因为领星ERP接口有分页限制，需要妥善设计分页逻辑，同时设置速率限制防止超出允许请求数造成的问题。

3. 自定义转换逻辑及错误重试机制： 根据业务需求，对原始数据进行特定格式转换。若遇到错误或网络问题，引入重试机制以提高成功率并减少人工干预。

4. 质量监控与异常检测： 利用内置的数据质量监控功能以及告警系统，可以提前发现潜在问题，例如重复、缺失或格式异常等，从而避免后续影响整体流程。

接下来，我们将逐步解析具体实施步骤，包括调用API获取产品列表、对接至轻易云平台，以及如何实现各类技术细节保障整个链路稳定运行。

调用源系统领星ERP接口/erp/sc/routing/data/local_inventory/productList获取并加工数据

在数据集成的生命周期中，调用源系统接口是至关重要的一步。本文将详细介绍如何通过轻易云数据集成平台调用领星ERP接口/erp/sc/routing/data/local_inventory/productList，并对获取的数据进行加工处理。

接口配置与请求参数

首先，我们需要配置元数据以便正确调用接口。根据提供的元数据配置，我们可以看到该接口使用POST方法，并且需要传递以下请求参数：

• offset: 数据偏移量，用于分页查询。
• length: 查询数据的长度，固定值为12。
• create_time_start: 数据创建的起始时间。
• create_time_end: 数据创建的结束时间。

这些参数在实际调用时需要动态生成，特别是时间参数，需要根据当前系统时间和上次同步时间来确定。

{
  "api": "/erp/sc/routing/data/local_inventory/productList",
  "method": "POST",
  "number": "sku",
  "id": "id",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"label": "offset", "field": "offset", "type": "string"},
    {"label": "长度", "field": "length", "type": "string", "value": "_function cast('12' as signed)"},
    {"field": "create_time_start", "label": "create_time_start", "type": "string", "value": "{LAST_SYNC_TIME}"},
    {"field": "create_time_end", "label": "create_time_end", "type": "string", "value": "{CURRENT_TIME}"}
  ]
}

请求参数生成与接口调用

在实际操作中，我们需要确保请求参数的正确性。以下是生成请求参数的示例代码：

import requests
from datetime import datetime, timedelta

# 假设上次同步时间为24小时前
last_sync_time = (datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
current_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

payload = {
    'offset': '0',
    'length': '12',
    'create_time_start': last_sync_time,
    'create_time_end': current_time
}

response = requests.post('https://api.example.com/erp/sc/routing/data/local_inventory/productList', json=payload)
data = response.json()

上述代码通过Python的requests库发送POST请求，并将响应结果解析为JSON格式的数据。

数据清洗与转换

获取到的数据通常需要进行清洗和转换，以便后续处理和存储。在这个过程中，我们可以利用轻易云平台提供的数据处理功能，对数据进行必要的转换。例如，将日期格式统一、去除无效字段等。

假设我们获取到的数据包含以下字段：

[
  {
    "id": 1,
    "sku": "ABC123",
    "name": "Product A",
    ...
  },
  ...
]

我们可以通过以下步骤对数据进行清洗和转换：

1. 字段筛选：保留必要字段，如id、sku、name等。
2. 日期格式转换：将日期字段统一转换为标准格式。
3. 数据校验：检查关键字段是否为空或无效。

示例代码如下：

def clean_data(data):
    cleaned_data = []

    for item in data:
        if not item.get('id') or not item.get('sku'):
            continue

        cleaned_item = {
            'id': item['id'],
            'sku': item['sku'],
            'name': item['name']
        }

        cleaned_data.append(cleaned_item)

    return cleaned_data

cleaned_data = clean_data(data)

写入目标系统

经过清洗和转换后的数据，可以写入到目标系统中。轻易云平台支持多种异构系统的无缝对接，因此我们可以方便地将处理后的数据写入到数据库、文件系统或其他应用程序中。

例如，将数据写入MySQL数据库：

import mysql.connector

conn = mysql.connector.connect(
    host='localhost',
    user='user',
    password='password',
    database='database'
)

cursor = conn.cursor()

for item in cleaned_data:
    cursor.execute(
        """
        INSERT INTO products (id, sku, name) VALUES (%s, %s, %s)
        """,
        (item['id'], item['sku'], item['name'])
    )

conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

通过以上步骤，我们完成了从调用源系统接口获取数据，到清洗、转换并写入目标系统的全过程。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。

数据转换与写入：将本地产品详情集成至轻易云平台

在数据集成生命周期的第二步，我们需要将已经从源平台获取并清洗的数据进行ETL转换，使其符合目标平台API接口所能接收的格式，并最终写入目标平台。本文将深入探讨如何利用元数据配置，将本地产品详情数据转化并写入轻易云集成平台。

数据请求与清洗

首先，我们假设已经完成了数据请求和清洗阶段，获取了本地产品详情数据。此时的数据可能包含多个字段，如产品ID、名称、描述、价格等。这些数据需要经过转换，以符合目标平台API接口的要求。

数据转换

根据元数据配置，目标平台的API接口为POST方法，且需要进行ID校验（idCheck: true）。这意味着我们在进行数据转换时，需要确保每条记录包含唯一的ID，并且该ID在目标平台中是有效的。

以下是一个简单的Python代码示例，用于将本地产品详情数据转化为符合目标平台API接口要求的格式：

import requests
import json

# 假设这是从源平台获取并清洗后的产品详情数据
local_product_details = [
    {"product_id": "123", "name": "Product A", "description": "Description A", "price": 100},
    {"product_id": "124", "name": "Product B", "description": "Description B", "price": 150},
]

# API接口配置
api_url = "https://api.qingyiyun.com/v1/products"
headers = {"Content-Type": "application/json"}

# 转换并写入目标平台
for product in local_product_details:
    # 构建请求体
    payload = {
        "id": product["product_id"],
        "name": product["name"],
        "description": product["description"],
        "price": product["price"]
    }

    # 发送POST请求
    response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(payload))

    # 检查响应状态
    if response.status_code == 200:
        print(f"Product {product['product_id']} successfully written to the target platform.")
    else:
        print(f"Failed to write product {product['product_id']}. Status code: {response.status_code}")

元数据配置应用

在上述代码中，我们使用了元数据配置中的api和method字段，构建了POST请求。此外，通过检查响应状态码，我们可以实时监控每条记录是否成功写入目标平台。

ID校验

由于元数据配置中指定了idCheck: true，我们需要确保每个产品ID在目标平台中是唯一且有效的。这可以通过以下方式实现：

1. 预检查询：在发送POST请求前，先通过GET请求检查该ID是否已存在。
2. 错误处理：如果POST请求返回特定错误码（如409冲突），则表示该ID已存在，需要进行处理（如更新操作或跳过）。

以下是预检查询的示例代码：

def check_id_exists(product_id):
    check_url = f"{api_url}/{product_id}"
    response = requests.get(check_url)
    return response.status_code == 200

for product in local_product_details:
    if check_id_exists(product["product_id"]):
        print(f"Product ID {product['product_id']} already exists. Skipping...")
        continue

    payload = {
        "id": product["product_id"],
        "name": product["name"],
        "description": product["description"],
        "price": product["price"]
    }

    response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(payload))

    if response.status_code == 200:
        print(f"Product {product['product_id']} successfully written to the target platform.")
    else:
        print(f"Failed to write product {product['product_id']}. Status code: {response.status_code}")

通过以上步骤，我们能够确保本地产品详情数据经过ETL转换后，顺利写入目标平台，并且每个产品ID都是唯一且有效的。这样不仅提高了数据集成的准确性，还提升了系统整体运行效率。