查询工厂金蝶供应商:金蝶云星空数据集成到轻易云集成平台
在系统对接与数据整合的实际应用中,快速、可靠地实现跨平台的数据同步和处理成为了关键。本文将分享一个具体案例,通过使用轻易云集成平台,将工厂中的金蝶供应商信息从金蝶云星空系统无缝对接到目标应用环境中。在本次集成方案中,我们重点聚焦于如何通过executeBillQuery API从金蝶云星空获取相关数据,并通过轻易云提供的API写入功能实现数据有效存储及后续利用。
首先,为确保大规模、高频率的数据可以顺利传输并写入,我选择了高吞吐量的数据写入能力,以应对工厂大量供应商数据实时更新的需求。同时,在整个过程中,监控和告警系统发挥着重要作用,它允许我们实时跟踪每一个数据处理任务,从而及时发现并解决潜在问题,有效避免漏单现象。
另一个核心技术点是分页和限流控制策略。由于金蝶云星空API对于一次请求返回的数据数量有限制,我们必须设计合理的分页查询机制。此外,接口调用过程中因访问频繁可能触发限流策略,这需要额外考虑重试机制来保证稳定性。
此外,由于两个系统间存在一定的数据格式差异,自定义转换逻辑也是必不可少的一环。我们借助轻易云的平台能力,可视化设计并配置了复杂的数据映射规则,以精确适配特定业务需求。这不仅节省开发人员时间,还提升了整体配置效率。
最后,通过集中统一的API资产管理,让企业能够全面掌握各类API资源状态,实现更加智能化、优化化的管理,有力支撑日常生产运营。下一阶段,将逐步详述具体实施步骤,包括抓取供应商信息、处理分页请求、执行异常捕捉和错单重试等详细内容。
调用金蝶云星空接口executeBillQuery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金蝶云星空的executeBillQuery
接口,以查询工厂供应商信息,并对获取的数据进行加工处理。
接口配置与请求参数
首先,我们需要了解executeBillQuery
接口的基本配置和请求参数。根据提供的元数据配置,我们可以看到该接口使用POST方法进行调用,主要用于查询操作(effect: QUERY)。以下是关键的请求参数:
- FSupplierId: 供应商ID
- FNumber: 编码
- FName: 名称
- FCreateOrgId_FNumber: 创建组织
- FUseOrgId_FNumber: 使用组织
- FAddress: 通讯地址
- FContact: 联系人名称
- FTel: 联系人电话
- FMobile: 联系人手机
此外,还有一些分页和过滤相关的参数:
- Limit: 每页返回记录数,默认值为2000。
- StartRow: 开始行索引,用于分页。
- TopRowCount: 返回总行数。
- FilterString: 过滤条件,例如:
FAuditDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}' and FUseOrgId.FNumber='100'
。 - FieldKeys: 需查询的字段key集合。
- FormId: 业务对象表单ID,这里为
BD_Supplier
。
构建请求体
根据上述参数,我们需要构建一个完整的请求体,以便发送给金蝶云星空。以下是一个示例请求体:
{
"FormId": "BD_Supplier",
"FieldKeys": ["FSupplierId", "FNumber", "FName", "FCreateOrgId.FNumber", "FUseOrgId.FNumber", "FAddress", "FContact", "FTel", "FMobile"],
"FilterString": "FAuditDate>='2023-01-01' and FUseOrgId.FNumber='100'",
"Limit": 2000,
"StartRow": 0,
"TopRowCount": true
}
调用接口并处理响应
在轻易云数据集成平台上,我们可以通过配置相应的任务来自动化这一过程。以下是一个示例代码片段,用于调用该接口并处理响应:
import requests
url = 'https://api.kingdee.com/executeBillQuery'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
payload = {
"FormId": "BD_Supplier",
"FieldKeys": ["FSupplierId", "FNumber", "FName", "FCreateOrgId.FNumber", "FUseOrgId.FNumber", "FAddress", "FContact", "FTel", "FMobile"],
"FilterString": "FAuditDate>='2023-01-01' and FUseOrgId.FNumber='100'",
"Limit": 2000,
"StartRow": 0,
"TopRowCount": True
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
data = response.json()
# 数据处理逻辑,例如将数据写入目标数据库或进行进一步清洗和转换
for record in data['Result']:
process_record(record)
数据清洗与转换
获取到原始数据后,下一步就是对数据进行清洗和转换。这一步非常关键,因为它直接影响到后续的数据写入和业务分析。以下是一些常见的数据清洗操作:
- 去除重复记录:确保每个供应商只有一条记录。
- 格式化字段值:例如,将电话号码格式统一。
- 补全缺失值:对于某些重要字段,如果缺失则需要填充默认值或通过其他方式补全。
def process_record(record):
# 去除重复记录逻辑(假设有一个去重函数)
if is_duplicate(record):
return
# 格式化电话号码
record['FTel'] = format_phone_number(record['FTel'])
# 补全缺失值,例如联系人名称为空时填充“未知”
if not record['FContact']:
record['FContact'] = '未知'
# 将处理后的记录写入目标数据库或进行其他操作
save_to_database(record)
通过以上步骤,我们可以高效地调用金蝶云星空接口获取供应商信息,并对数据进行必要的清洗和转换,为后续的数据写入和分析打下坚实基础。这不仅提高了数据处理效率,也确保了数据质量,为企业决策提供可靠支持。
将工厂金蝶供应商数据转换并写入目标平台
在数据集成生命周期的第二步,我们需要将已经集成的源平台数据进行ETL转换,转为目标平台能够接收的格式,并最终写入目标平台。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台API接口完成这一过程。
数据转换与清洗
首先,我们需要对从工厂金蝶系统中获取的数据进行清洗和转换,以确保其符合目标平台的要求。这一步骤通常包括以下几个方面:
- 字段映射:将源数据中的字段映射到目标平台所需的字段。
- 数据类型转换:确保每个字段的数据类型符合目标平台的要求。
- 数据校验:检查数据的完整性和有效性,确保没有缺失或错误的数据。
例如,假设我们从金蝶系统中获取到以下供应商数据:
{
"supplier_id": "12345",
"supplier_name": "ABC供应商",
"contact_number": "1234567890",
"address": "某某街道"
}
我们需要将这些数据转换为目标平台所需的格式。假设目标平台需要的数据格式如下:
{
"id": "12345",
"name": "ABC供应商",
"phone": "1234567890",
"location": "某某街道"
}
使用轻易云API接口写入数据
在完成数据清洗和转换后,我们需要使用轻易云提供的API接口将数据写入目标平台。根据元数据配置,我们使用的是一个名为“写入空操作”的API接口,其配置如下:
{
"api": "写入空操作",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"idCheck": true
}
这意味着我们需要通过HTTP POST方法调用该API,并且在执行操作前会进行ID检查。具体步骤如下:
- 构建HTTP请求:根据API配置构建HTTP POST请求。
- 设置请求头:设置必要的请求头信息,例如Content-Type。
- 发送请求:将清洗和转换后的数据作为请求体发送到API接口。
- 处理响应:处理API返回的响应,确认数据是否成功写入。
下面是一个Python示例代码,展示如何使用requests库调用该API接口:
import requests
import json
# 转换后的供应商数据
data = {
"id": "12345",
"name": "ABC供应商",
"phone": "1234567890",
"location": "某某街道"
}
# API配置
api_url = 'https://api.qingyiyun.com/write_empty_action'
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
# 发送POST请求
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
print("数据成功写入")
else:
print(f"写入失败,状态码: {response.status_code}")
ID检查与处理
在上述过程中,ID检查是一个重要环节。根据元数据配置中的idCheck
属性,我们需要在执行操作前检查ID是否存在。这可以通过以下几种方式实现:
- 预先查询:在写入之前,通过另一个API接口查询ID是否已经存在。如果存在,则更新现有记录;如果不存在,则插入新记录。
- 乐观锁机制:通过版本号或时间戳等机制确保并发情况下的数据一致性。
例如,可以在发送POST请求之前,先发送GET请求检查ID是否存在:
# 检查ID是否存在
check_url = f'https://api.qingyiyun.com/check_id/{data["id"]}'
check_response = requests.get(check_url)
if check_response.status_code == 200 and check_response.json().get('exists'):
print("ID已存在,更新记录")
# 执行更新操作...
else:
print("ID不存在,插入新记录")
# 执行插入操作...
通过上述步骤,我们可以确保从工厂金蝶系统获取的数据经过清洗和转换后,能够顺利地通过轻易云提供的API接口写入到目标平台,实现不同系统间的数据无缝对接。