### 用友BIP数据与轻易云集成平台的高效对接：查询YS销售退货单-v技术案例
在本次技术案例中，我们将探讨如何通过轻易云数据集成平台实现用友BIP系统中YS销售退货单的数据高效集成。具体方案名称为“查询YS销售退货单-v”。该方案不仅展示了API接口的调用方法，同时也描述了应对分页、限流等常见数据处理问题的方法。
首先，通过调用用友BIP获取YS销售退货单信息的API `/yonbip/sd/vouchersalereturn/list`，我们能够实时抓取所需的数据。然而，需要注意的是，这些接口常常面临着分页和限流的问题。因此，我们需要设计一个可靠的调度机制，以定时抓取数据，并确保不漏单。这一步至关重要，可以有效提升业务数据的完整性和及时性。
为了适应不同业务需求和特定的数据结构，轻易云集成平台提供了强大的自定义数据转换逻辑功能。这样一来，不同格式的数据可以被标准化处理，从而无缝写入到目标系统。在本例中，对从用友BIP获取到的原始数据进行清洗和转换后，将这些经过预处理后的信息快速录入到轻易云的平台。这一过程显著提高了大量数据写入能力，并且避免了因源数据信息格式差异导致的不一致性问题。
此外，为确保整个流程中的每一步都能顺利执行，轻易云提供了一套完备的监控与告警系统。通过这个集中式监控工具，可以实时追踪任务状态并检测潜在异常。一旦出现错误，例如网络波动或接口返回非正常响应码，该系统会即时告警并触发重试机制。这种配置极大地增强了整体解决方案运行的稳定性与容错能力。
总而言之，本方案不仅强调高吞吐量、大批量和定时可靠的数据提取，还通过可视化工具简化操作，使得即使非专业人士也能直观掌握每个环节。此外，由于支持全面的数据质量监控，这样使得自定义映射对接变得更加精准、高效。从而达到了快速、安全、高质量完成SYS销售退货单资料整合目的。
### 调用源系统用友BIP接口/yonbip/sd/vouchersalereturn/list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。本文将深入探讨如何通过轻易云数据集成平台调用用友BIP的接口`/yonbip/sd/vouchersalereturn/list`，获取并加工YS销售退货单的数据。
#### 接口调用配置
首先，我们需要配置API调用的元数据。以下是元数据配置的详细内容：
```json
{
"api": "/yonbip/sd/vouchersalereturn/list",
"method": "POST",
"number": "code",
"id": "saleReturnDetailId",
"formatResponse": [
{"old": "id", "new": "new_id", "format": "string"},
{"old": "saleReturnDetailId", "new": "new_saleReturnDetailId", "format": "string"}
],
"condition": [
[{"field": "saleReturnStatus", "logic": "like", "value": "SALERETURNING"}],
[{"field": "saleReturnStatus", "logic": "like", "value": "CONFIRMSALERETURNORDER"}]
],
...
}
```
#### 请求参数设置
请求参数是API调用的重要组成部分。我们需要根据业务需求设置适当的请求参数，以确保获取到正确的数据。
```json
{
...
"request":[
{"field":"open_createTime_begin","label":"制单开始时间","type":"string","describe":"制单开始时间"},
{"field":"code","label":"单据编号","type":"string","describe":"单据编号"},
{"field":"pageIndex","label":"页号 默认值：1","type":"string","describe":"页号 默认值：1","value":"1"},
{"field":"pageSize","label":"每页行数 默认值：10","type":"string","describe":"每页行数 默认值：10","value":"500"},
...
]
}
```
这些参数包括制单开始时间、单据编号、页号、每页行数等，具体设置如下：
- `open_createTime_begin`: 制单开始时间，用于过滤起始时间。
- `code`: 单据编号，用于精确查询特定单据。
- `pageIndex`: 页号，默认值为1。
- `pageSize`: 每页行数，默认值为500。
#### 数据过滤条件
为了确保只获取到符合业务需求的数据，我们需要设置过滤条件。在本例中，我们关注的是销售退货状态为“正在退货”或“确认退货订单”的记录。
```json
{
...
"condition":[
[{"field":"saleReturnStatus","logic":"like","value":"SALERETURNING"}],
[{"field":"saleReturnStatus","logic":"like","value":"CONFIRMSALERETURNORDER"}]
]
}
```
这些条件将被应用于API请求中，以筛选出符合条件的记录。
#### 数据格式化处理
在获取到原始数据后，需要对其进行格式化处理，以便后续的数据转换和写入操作。以下是格式化处理的配置：
```json
{
...
"formatResponse":[
{"old":"id","new":"new_id","format":"string"},
{"old":"saleReturnDetailId","new":"new_saleReturnDetailId","format":"string"}
]
}
```
此处将原始字段`id`和`saleReturnDetailId`分别转换为`new_id`和`new_saleReturnDetailId`，并指定其格式为字符串。
#### 实际调用与数据处理
在完成上述配置后，可以通过轻易云平台发起API请求，并对返回的数据进行处理。以下是一个示例代码片段，展示了如何发起请求并处理响应数据：
```python
import requests
import json
url = 'https://api.yonyoucloud.com/yonbip/sd/vouchersalereturn/list'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
payload = {
# 请求参数填充
}
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
if response.status_code == 200:
data = response.json()
# 格式化处理
formatted_data = []
for item in data['data']:
formatted_item = {
'new_id': str(item['id']),
'new_saleReturnDetailId': str(item['saleReturnDetailId']),
# 更多字段处理...
}
formatted_data.append(formatted_item)
else:
print(f"Error: {response.status_code}")
```
通过上述步骤，我们成功地从用友BIP系统获取了YS销售退货单的数据，并进行了必要的格式化处理，为后续的数据转换和写入做好了准备。这一步骤不仅确保了数据的一致性和完整性，也为整个数据集成过程奠定了坚实的基础。
### 数据转换与写入：ETL过程中的API接口配置
在数据集成的生命周期中，数据转换与写入是关键的第二步。本文将重点探讨如何将已经集成的源平台数据进行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
在ETL过程中，API接口配置至关重要。我们需要确保数据能够通过正确的API接口传输到目标平台。根据提供的元数据配置，我们将使用以下API接口进行数据写入：
```json
{
"api": "写入空操作",
"method": "POST",
"idCheck": true
}
```
#### 数据转换步骤
1. **数据请求与清洗**：
- 从源系统请求销售退货单数据。
- 清洗数据以确保其完整性和一致性，例如去除重复记录、校验字段格式等。
2. **数据转换**：
- 将清洗后的数据转换为目标平台所需的格式。这一步通常涉及字段映射和数据类型转换。
- 根据元数据配置，我们需要确保每条记录包含一个唯一标识符（idCheck: true）。
3. **构建API请求**：
- 使用POST方法构建API请求，将转换后的数据发送到目标平台。
- 确保请求体符合目标平台API接口的要求。
#### 实例代码
以下是一个示例代码片段，展示了如何将清洗后的销售退货单数据通过API接口写入目标平台：
```python
import requests
import json
# 示例销售退货单数据
data = [
{"id": 1, "order_id": "ORD123", "product_id": "PROD456", "quantity": 2, "return_reason": "Defective"},
{"id": 2, "order_id": "ORD124", "product_id": "PROD457", "quantity": 1, "return_reason": "Not as described"}
]
# 转换为目标平台所需格式
def transform_data(data):
transformed_data = []
for record in data:
transformed_record = {
"unique_id": record["id"],
"orderReference": record["order_id"],
"productCode": record["product_id"],
"returnQuantity": record["quantity"],
"reasonForReturn": record["return_reason"]
}
transformed_data.append(transformed_record)
return transformed_data
# 构建并发送API请求
def send_data_to_api(transformed_data):
api_url = 'https://api.targetplatform.com/write'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
for record in transformed_data:
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(record))
if response.status_code == 200:
print(f"Record {record['unique_id']} successfully written to target platform.")
else:
print(f"Failed to write record {record['unique_id']}. Status code: {response.status_code}")
transformed_data = transform_data(data)
send_data_to_api(transformed_data)
```
#### 技术要点
- **字段映射**：在transform_data函数中，我们将源系统的数据字段映射到目标平台所需的字段。这一步非常重要，因为不同系统之间的数据结构可能存在显著差异。
- **唯一标识符检查**：根据元数据配置中的idCheck: true，我们确保每条记录都包含一个唯一标识符。这有助于避免重复记录和潜在的数据冲突。
- **错误处理**：在send_data_to_api函数中，我们对API响应进行了基本的错误处理。如果写入失败，系统会输出相应的错误信息，以便后续排查问题。
通过以上步骤和技术要点，我们能够有效地将清洗后的源系统数据转化为目标平台所需的格式，并通过正确配置的API接口进行写入，从而完成ETL过程中的关键环节。
