基于轻易云数据集成平台的吉客云·奇门与金蝶云星空系统对接案例：销售单对接（7-售后发货）

在本文中，我们将深入探讨如何利用轻易云数据集成平台，成功实现吉客云·奇门与金蝶云星空之间的数据集成。具体场景为"销售单对接（7-售后发货）"，旨在通过API接口的有效调用以及定制化的数据转换逻辑，实现高效、可靠的数据流动。

吉客云·奇门数据获取

对于本次集成任务，从吉客云·奇门系统中提取相关的交易信息至关重要。我们使用了专用的API接口jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get进行数据抓取。这一过程中，需要处理如下技术要点：

• 分页和限流问题：由于大规模数据传输可能导致接口性能下降或者超时，我们设置了合理的分页参数，确保每次请求能够稳定返回。
• 定时抓取机制：配置周期性任务调度器，以固定频率自动拉取最新交易数据，从而保证实时性。

数据处理与转换

不同系统间的数据格式差异是常见挑战。在此次案例中，我们通过轻易云的平台功能，自定义了一系列转换规则，将吉客云·奇门提供的数据适配到金蝶云星空要求的格式。例如，对日期格式、字段名称及其他关键属性进行了映射和调整。此外，还特别注意了以下技术细节：

• 自定义数据转换逻辑：根据业务需求编写复杂SQL脚本或使用内置函数完成字段级别转化，使得最终输出符合目标系统标准。
• 异常检测与处理：嵌入异常监控模块，一旦发现不一致或不合规记录，即刻触发告警并进行预定义操作，如重新尝试或跳过错误记录。

数据写入到金蝶云星空

最后阶段是将已准备好的数据信息批量导入到金蝶云星空，通过其提供的batchSave API接口实现这一过程。在实施这一环节时，注重如下内容：

• 高吞吐量写入能力：为了应对大量销售单据快速进入目标系统，我们优化了网络带宽及服务器资源配置，确保批量提交效率最大化。
• 错误重试机制：生成日志详细记录每一次API调用状态，在发生失败情况时，可以自动启动错误重试流程，提高整体可靠性。

以上就是关于"销售单对接（7-售后发货）"项目初步设想的介绍。在下文部分，将详细阐述具体实施步骤和代码示例，为大家呈现

使用轻易云数据集成平台调用吉客云·奇门接口获取并加工数据

在数据集成的生命周期中，第一步是从源系统获取数据并进行初步加工。本文将详细介绍如何使用轻易云数据集成平台调用吉客云·奇门接口 jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get 获取销售单数据，并进行必要的数据清洗和转换。

调用接口配置

首先，我们需要配置调用吉客云·奇门接口的元数据。以下是关键配置项：

• API名称: jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get
• 请求方法: POST
• 分页设置: 每页记录数为20
• 字段映射: 将返回结果中的 consignTime 字段重命名为 consignTime_new 并格式化为日期类型
• 过滤条件: 订单状态大于等于6000且店铺代码不包含"LD"

请求参数配置

根据元数据配置，我们需要设置以下请求参数：

{
  "modified_begin": "2023-01-01T00:00:00",
  "modified_end": "2023-01-07T23:59:59",
  "startModified": "",
  "endModified": "",
  "tradeNo": "",
  "pageSize": "20",
  "pageIndex": "{PAGINATION_START_PAGE}",
  "hasTotal": "1",
  "startCreated": "",
  "endCreated": "",
  "startAuditTime": "",
  "endAuditTime": "",
  "startConsignTime": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
  "endConsignTime": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
  "tradeStatus": "",
  "tradeType": "7",
  "sourceTradeNos": "",
  "fields": "...", // 此处省略长字段列表
  "scrollId": ""
}

数据清洗与转换

在获取到原始数据后，需要进行以下几步处理：

1. 字段重命名与格式化:

   • 将 consignTime 重命名为 consignTime_new 并格式化为日期类型。

2. 过滤无关字段:

   • 根据需求，只保留必要的字段，如 tradeNo, goodsDetail, 等。

3. 检查ID有效性:

   • 确保每条记录的 tradeId 是有效的，以防止重复或无效数据进入后续处理环节。

4. 处理嵌套结构:

   • 对于嵌套在 goodsDetail 中的数据，展开并平铺到主记录中，方便后续的数据分析和处理。

示例代码实现

以下是一个示例代码片段，用于展示如何在轻易云平台上实现上述步骤：

import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta

# 设置请求URL和头信息
url = 'https://api.jackyun.com/router/rest'
headers = {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'
}

# 设置请求参数
params = {
    'method': 'jackyun.tradenotsensitiveinfos.list.get',
    'timestamp': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
    'format': 'json',
    'v': '1.0',
    'sign_method': 'md5',
    # API特定参数
    'modified_begin': (datetime.now() - timedelta(days=7)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
    'modified_end': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
    'pageSize': '20',
    'pageIndex': '0',
    # ...其他参数...
}

# 发起POST请求
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(params))

# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
    data = response.json()

    # 数据清洗与转换
    cleaned_data = []
    for record in data['trades']:
        new_record = {
            # 重命名字段并格式化日期
            'consignTime_new': datetime.strptime(record['consignTime'], '%Y-%m-%d %H:%M:%S').date(),
            # 保留必要字段
            'tradeNo': record['tradeNo'],
            # 展开嵌套结构 goodsDetail
            **{f'goods_{k}': v for k, v in record['goodsDetail'].items()}
        }
        cleaned_data.append(new_record)

    # 输出清洗后的数据
    print(json.dumps(cleaned_data, indent=4))
else:
    print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")

通过上述步骤和代码示例，我们可以高效地从吉客云·奇门接口获取销售单数据，并进行必要的数据清洗和转换，为后续的数据处理和分析奠定基础。

利用轻易云数据集成平台实现金蝶云星空API接口的ETL转换

在数据集成过程中，ETL（Extract, Transform, Load）转换是将源平台的数据转换为目标平台可接收格式的关键步骤。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台，将销售单数据转换并写入金蝶云星空API接口。

元数据配置解析

在进行ETL转换之前，我们需要了解元数据配置。以下是一个典型的元数据配置示例：

{
  "api": "batchSave",
  "method": "POST",
  "idCheck": true,
  "operation": {
    "rowsKey": "array",
    "rows": 1,
    "method": "batchArraySave"
  },
  "groupCalculate": {
    "headerGroup": ["shopCodenew", "warehouseCode", "consignTime_new", "tradeType"],
    "bodyGroup": ["goodsDetail_goodsNo"],
    "bodyName": "details",
    "targetBodyName": "FEntity",
    "bodyMaxLine": 50,
    "calculate": {
      "goodsDetail_sellCount": "$sum",
      "goodsDetail_shareFavourableAfterFee": "$sum"
    }
  },
  ...
}

该配置定义了如何将源数据进行分组计算，并映射到目标平台的数据结构中。具体来说，groupCalculate部分定义了头部和明细的分组方式，以及需要计算的字段。

请求字段映射

在请求字段映射中，我们需要将源平台的数据字段映射到金蝶云星空API所需的字段。例如：

{
  "field": "FBillNo",
  "label": "出库单号",
  "type": "string",
  ...
},
{
  ...
}

这里定义了FBillNo字段，它对应于源平台中的出库单号。其他字段如FDate、FSaleOrgId等也类似，需要根据业务逻辑进行适当的映射和转换。

数据清洗与转换

在数据清洗与转换过程中，我们会使用不同的方法来处理源数据。例如，使用函数或查询来获取特定值：

{
  ...
  "value": "_function case when '{shopCodenew}'='C010009' then 'XSCKD08_SYS' else 'XSCKD07_SYS' end"
},
{
  ...
}

这个示例展示了如何根据条件设置不同的单据类型ID。类似地，我们可以使用MongoDB查询来获取组织ID：

{
  ...
  "value": "_mongoQuery ... findField=content.F_UseOrg where={\"content.FNumber\":{\"$eq\":\"{shopCodenew}\"}}"
},
{
  ...
}

明细信息处理

对于明细信息，我们需要特别注意数组类型的数据处理。在元数据配置中，FEntity字段定义了明细信息的结构：

{
  ...
  {
    "field":"FMaterialID",
    ...
    },
    {
      ...
      }
   ]
}

每个明细项都需要根据相应的字段进行映射和计算，例如物料编码、实发数量、含税单价等。

API请求构建

最后，我们需要构建API请求，将处理好的数据发送到金蝶云星空。以下是一个完整的请求示例：

{
   ...
   {
     ...
     }
   ]
}

通过以上步骤，我们可以确保源平台的数据经过ETL转换后，能够准确地写入金蝶云星空API接口，实现无缝对接。

实际应用案例

假设我们有一条销售单，需要将其转换并写入金蝶云星空。我们首先根据元数据配置进行字段映射和计算，然后构建API请求并发送：

1. 提取与清洗：从源平台提取销售单数据，并进行必要的清洗。
2. 转换：根据元数据配置，将清洗后的数据进行分组计算和字段映射。
3. 加载：构建API请求，将转换后的数据发送到金蝶云星空。

通过上述步骤，可以高效地实现不同系统间的数据集成，确保业务流程顺畅运行。