畅捷通T+数据集成到轻易云：刷新Token-查询存货案例分享
在系统对接中，如何高效且稳定地完成数据集成一直是一个挑战。本文将分享一个实际的技术案例，重点解析畅捷通T+库存数据如何通过轻易云集成平台进行快速、可靠的处理与写入。
案例实现方案名为“刷新token-查询存货”，我们的关键任务是在不影响业务持续运作的前提下，通过轻易云的数据流设计工具和API资产管理功能，将畅捷通T+接口提供的库存信息无缝对接至平台，实现实时监控和高效利用。
主要技术要点包含以下几个方面：
-
定时抓取与Token刷新：确保从畅捷通T+接口
/tplus/api/v2/inventory/Query定时获取最新库存数据，同时有效管理并更新访问令牌（token），以维护连接的连续性。 -
批量数据处理与写入：借助轻易云强大的高吞吐量能力，将大量来自畅捷通T+系统的数据快速、安全地传输并写入目标数据库，保证了数据处理流程中的低延迟和高效率。
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分页及限流机制：考虑到畅捷通T+ API本身存在分页返回以及调用限频的问题，我们设计了一套完善的分页请求逻辑，并结合重试机制应对异常情况，以确保每一条记录都被准确获取，无漏单现象发生。
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自定义转换逻辑与映射规则：针对两个系统间的数据结构差异，通过可视化工具设定自定义转换逻辑，使之匹配各自所需的数据格式，从而实现无缝的数据传输和映射对接。
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集中监控与告警：采用集中式监控体系，对整个集成过程进行实时跟踪。任何异常或错误均会触发告警，以便及时干预，保障系统运行稳定性。同时记录详尽日志，为后续分析提供依据。
这一系列措施使得我们能够在企业日常运营中，高效稳健地实现跨平台数据共享，提高整体运营透明度，并优化资源配置。接下来，将详细介绍具体实施步骤及代码示例。
调用畅捷通T+接口/tplus/api/v2/inventory/Query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。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用畅捷通T+接口 /tplus/api/v2/inventory/Query 获取并加工数据。
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。以下是元数据配置的详细信息：
{
"api": "/tplus/api/v2/inventory/Query",
"effect": "QUERY",
"method": "POST",
"number": "Code",
"id": "ID",
"idCheck": true,
"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,ExpiredUnitName,CreatedTime,MadeRecordDate,Expired,priuserdefnvc1,priuserdefnvc2,priuserdefnvc3,priuserdefnvc4,IsBatch,IsQualityPeriod,Userfreeitem1,freeitembriefinfo"},
{"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
- MadeRecordDate: 建档日期，使用
{{LAST_SYNC_TIME|date}}动态获取上次同步时间。 - PageSize: 页码大小，固定为500。
- SelectFields: 筛选字段，包含了库存查询所需的所有字段。
- Disabled: 是否停用，固定为
false。
数据请求与清洗
在发送请求时，我们需要确保请求体符合API要求。以下是一个示例请求体：
{
"param":{
"MadeRecordDate":"2023-01-01",
"PageSize":"500",
...
//其他参数
}
}在轻易云平台上，我们可以通过可视化界面配置这些参数，并进行实时监控和调试。
数据转换与写入
获取到的数据需要进行一定的清洗和转换，以便后续处理。以下是一个简单的数据清洗示例：
import json
# 假设response_data是从接口返回的原始数据
response_data = {
# 示例数据结构
}
# 清洗和转换数据
cleaned_data = []
for item in response_data['data']:
cleaned_item = {
'ID': item['ID'],
'Code': item['Code'],
'Name': item['Name'],
'Specification': item['Specification'],
'DefaultBarCode': item['DefaultBarCode'],
# 更多字段...
}
cleaned_data.append(cleaned_item)
# 将清洗后的数据写入目标系统或数据库
write_to_target_system(cleaned_data)自动填充响应
在元数据配置中，我们设置了 autoFillResponse: true，这意味着平台会自动处理响应数据并填充到相应的目标位置。这极大简化了开发者的工作量，使得整个过程更加高效。
通过以上步骤，我们成功实现了从畅捷通T+系统获取库存数据，并进行了必要的数据清洗和转换，为后续的数据处理打下了坚实基础。在整个过程中，轻易云平台提供了全透明可视化的操作界面，使得每个环节都清晰易懂，并实时监控数据流动和处理状态，极大提升了业务的透明度和效率。
轻易云数据集成平台生命周期的第二步：ETL转换与写入目标平台
在数据集成过程中，ETL（Extract, Transform, Load）是一个至关重要的步骤。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台，将已经集成的源平台数据进行ETL转换，并最终写入目标平台——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
在数据提取阶段，我们需要从源系统中获取原始数据。这一步通常涉及到多种异构系统的数据请求与清洗操作。假设我们已经完成了这一步，并且已经获得了干净且结构化的数据，接下来便是将这些数据进行转换，以适应目标平台的API接口要求。
数据转换
数据转换是ETL过程中的核心步骤。在这个阶段，我们需要根据目标API接口的元数据配置，对源数据进行格式化和转换。以下是一个具体的技术案例，展示如何将源平台的数据转换为目标平台所需的格式。
元数据配置如下：
{
"api": "写入空操作",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"number": "number",
"id": "id",
"name": "编码",
"idCheck": true
}根据上述元数据配置，我们需要将源数据字段映射到目标API接口所要求的字段：
-
字段映射：
number对应源数据中的某个数值字段。id对应源数据中的唯一标识符。name对应源数据中的编码字段。
-
ID检查：
- 根据配置中的
idCheck: true，我们需要确保每条记录都有一个有效的id字段。如果某条记录缺少id，则需要在转换过程中生成或补充该字段。
- 根据配置中的
数据写入
完成数据转换后，下一步是将这些格式化的数据通过API接口写入目标平台。以下是一个Python代码示例，展示如何使用HTTP POST方法，将转换后的数据发送到目标API接口：
import requests
import json
# 示例源数据
source_data = [
{"number": 1001, "id": "A123", "编码": "Item001"},
{"number": 1002, "id": "", "编码": "Item002"} # 缺少ID，需要生成或补充
]
# 转换后的目标数据列表
target_data = []
for record in source_data:
# 检查并补充ID字段
if not record["id"]:
record["id"] = generate_unique_id() # 假设有一个函数生成唯一ID
target_record = {
"number": record["number"],
"id": record["id"],
"name": record["编码"]
}
target_data.append(target_record)
# 将转换后的数据写入目标平台
api_url = 'https://api.qingyiyun.com/execute'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
for data in target_data:
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(data))
if response.status_code == 200:
print(f"Data {data['id']} written successfully.")
else:
print(f"Failed to write data {data['id']}: {response.text}")
def generate_unique_id():
# 简单示例：生成唯一ID的方法，可以根据实际需求实现
import uuid
return str(uuid.uuid4())以上代码示例展示了如何将经过ETL转换后的数据，通过HTTP POST方法写入到轻易云集成平台的API接口。关键步骤包括：
- 检查并补充ID：确保每条记录都有一个有效的
id字段。 - 字段映射：将源数据字段映射到目标API所需的字段。
- HTTP请求：使用requests库发送POST请求，将JSON格式的数据发送到指定API URL。
通过这种方式，我们可以高效地完成从源系统到目标系统的数据集成，实现不同系统间的数据无缝对接。
