轻易云平台在班牛系统数据提取与转换中的应用

  • 轻易云集成顾问-彭亮

案例分析：如何通过轻易云平台实现班牛系统的货品品类线查询集成

在数据驱动的业务环境中，高效的数据集成成为提升企业竞争力的重要手段。本文将分享一个实际案例，展示如何利用轻易云数据集成平台，将班牛系统中的货品品类线信息高效、安全地查询并写入另一个班牛实例。

首先要提到的是，在这个解决方案中，我们需要处理的核心API接口包括用于从源班牛获取数据的column.list接口，以及将处理后的数据写入目标班牛的workflow.task.create接口。这两个关键API是整个任务成功运行的重要组成部分。

为了确保数据信息不漏单且能够快速有效地传递，我们使用了以下几项关键技术特性：

  1. 高吞吐量的数据写入能力：该功能保障了即使是在大量数据需要实时同步到目标班牛时，也能保持高度效率和稳定性。

  2. 集中式监控与告警系统：通过这一系统可以实时跟踪每个数据集成任务的状态和性能，即时发现潜在问题并做出迅速响应，从而减少故障时间，提高业务连续性。

  3. 自定义数据转换逻辑：这特别适用于我们对接过程中可能遇到的数据结构差异问题，通过灵活配置，可以满足具体业务需求，保证数据被正确解析和存储。

  4. 可视化的数据流设计工具：直观展现各步骤中的操作流程，使整个配置过程更加透明、简洁，有助于更好的管理和优化工作流。

  5. 异常处理与错误重试机制：为应对网络波动或API限流等情况，实现了自动重试功能，确保每一条记录最终都能被正确处理，不会因临时错误造成损失。

结合这些技术特性，在本次案例中我们精心设计了一套完善的方案，以确保在从源头抓取货品类别信息到最后成功写入目标系统，全程都能达到高度可靠与高效实现。接下来，我们将详细介绍具体实施步骤及其背后的原理支持。 用友与SCM系统接口开发配置

调用班牛接口column.list获取并加工数据

在轻易云数据集成平台的生命周期中，第一步是调用源系统接口获取数据。本文将详细探讨如何通过调用班牛接口column.list来查询货品品类线，并对获取的数据进行加工处理。

接口调用配置

首先，我们需要配置元数据以便正确调用班牛的column.list接口。以下是具体的元数据配置：

{
  "api": "column.list",
  "effect": "QUERY",
  "method": "GET",
  "number": "column_id",
  "id": "column_id",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {
      "field": "project_id",
      "label": "project_id",
      "type": "string",
      "value": "27912"
    }
  ],
  "buildModel": true,
  "condition": [
    [
      {
        "field": "column_id",
        "logic": "eqv2",
        "value": "85516"
      }
    ]
  ],
  "beatFlat": ["options"]
}

请求参数解析

  1. API和方法：

    • api: 指定了要调用的API为column.list。
    • method: 使用HTTP GET方法来请求数据。

  2. 请求参数：

    • request: 包含一个字段project_id，其值为27912。这个字段用于指定项目ID。

  3. 条件过滤：

    • condition: 定义了一个过滤条件，要求返回的数据中column_id等于85516。

  4. 其他配置：

    • number, id, idCheck: 用于标识和校验数据记录。
    • buildModel: 设置为true，表示需要构建数据模型。
    • beatFlat: 包含一个值options，用于平铺处理嵌套的数据结构。

数据请求与清洗

在完成元数据配置后，我们通过轻易云平台发起HTTP GET请求，调用班牛的column.list接口。假设返回的数据格式如下：

{
  "data": [
    {
      "column_id": 85516,
      "name": "Electronics",
      "options": [
        {"option_id": 1, "option_name": "Mobile Phones"},
        {"option_id": 2, "option_name": "Laptops"}
      ]
    }
  ]
}

我们需要对返回的数据进行清洗和加工，以便后续的数据转换与写入步骤。以下是具体的处理步骤：

  1. 过滤无效数据：根据配置中的条件过滤，仅保留符合条件的记录，即column_id = 85516。
  2. 平铺嵌套结构：将嵌套在options字段中的数组平铺展开，使每个选项成为独立的记录。

经过清洗后的数据格式如下：

[
  {
    "column_id": 85516,
    "name": "Electronics",
    "option_id": 1,
    "option_name": "Mobile Phones"
  },
  {
    "column_id": 85516,
    "name": "",
    "option_id": 2,
    "option_name": ""
  }
]

数据转换与写入准备

在完成数据清洗后，我们可以将处理好的数据传递到下一阶段，即数据转换与写入。这一步骤通常涉及将清洗后的数据映射到目标系统所需的数据模型，并通过适当的接口或数据库操作进行写入。

通过上述步骤，我们成功地调用了班牛的API接口并对返回的数据进行了有效的清洗和加工，为后续的数据集成工作打下了坚实基础。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，大大提升了业务透明度和效率。 打通钉钉数据接口

使用轻易云数据集成平台进行ETL转换并写入班牛API接口

在数据集成生命周期的第二步中，我们需要将已经集成的源平台数据进行ETL（Extract, Transform, Load）转换，并最终写入目标平台——班牛API接口。本文将详细探讨这一过程中的技术细节，特别是如何配置元数据以实现数据的无缝对接。

API接口配置与调用

在本案例中，我们需要调用班牛API接口workflow.task.create，该接口支持POST方法，并且要求进行ID校验（idCheck: true）。以下是具体的元数据配置：

{
  "api": "workflow.task.create",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "POST",
  "idCheck": true
}

数据提取（Extract）

首先，从源平台提取所需的数据。假设我们从一个ERP系统中提取货品品类线的数据，这些数据可能包含字段如品类ID、品类名称、描述等。在轻易云数据集成平台中，可以通过配置相应的数据源和查询条件来实现这一过程。

SELECT category_id, category_name, description FROM product_categories;

数据清洗与转换（Transform）

提取到的数据往往需要进行清洗和转换，以符合目标平台API接口的要求。对于班牛API接口workflow.task.create，我们需要将提取到的数据转换为符合其字段规范的格式。

假设班牛API要求的数据格式如下：

{
  "task_id": "string",
  "task_name": "string",
  "task_description": "string"
}

我们可以使用轻易云平台提供的转换工具，将原始数据字段映射到目标字段。例如：

def transform_data(source_data):
    transformed_data = []
    for item in source_data:
        transformed_item = {
            "task_id": item["category_id"],
            "task_name": item["category_name"],
            "task_description": item["description"]
        }
        transformed_data.append(transformed_item)
    return transformed_data

数据加载（Load）

最后一步是将转换后的数据通过API接口写入到班牛平台。由于班牛API使用POST方法，我们需要构建HTTP请求并发送数据。

以下是一个简单的Python示例，展示了如何使用requests库来实现这一过程：

import requests

def load_data_to_bainiu(transformed_data):
    url = 'https://api.bainiu.com/workflow/task/create'
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}

    for data in transformed_data:
        response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            print(f"Task {data['task_id']} created successfully.")
        else:
            print(f"Failed to create task {data['task_id']}: {response.text}")

# 示例调用
source_data = [
    {"category_id": "1", "category_name": "Electronics", "description": "Electronic items"},
    {"category_id": "2", "category_name": "Furniture", "description": "Household furniture"}
]

transformed_data = transform_data(source_data)
load_data_to_bainiu(transformed_data)

ID校验

由于班牛API要求进行ID校验，我们需要确保每个任务ID在提交之前都是唯一且有效的。这可以通过在加载数据之前，对任务ID进行检查和验证来实现。

def validate_ids(transformed_data):
    unique_ids = set()
    for data in transformed_data:
        if data['task_id'] in unique_ids:
            raise ValueError(f"Duplicate task ID found: {data['task_id']}")
        unique_ids.add(data['task_id'])

在调用load_data_to_bainiu函数之前，先执行ID校验：

validate_ids(transformed_data)
load_data_to_bainiu(transformed_data)

通过上述步骤，我们可以高效地完成从源平台到目标平台的数据ETL转换，并确保每个环节都符合业务需求和技术规范。这种方法不仅提升了数据处理的透明度和效率，也确保了数据的一致性和完整性。 金蝶与WMS系统接口开发配置

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