聚水潭数据集成到畅捷通T+：从盘盈入库单到其他入库单的技术实现

在企业管理过程中，如何高效地进行不同系统的数据对接和集成成为一项关键任务。本文聚焦于将聚水潭平台的盘盈入库单数据成功集成至畅捷通T+系统，实现过程中的技术细节及解决方案。

首先，我们需要确保从聚水潭获取的库存计数数据不漏单。这通过调用API接口/open/inventory/count/query实现，该接口支持分页查询，同时内置了限流机制以避免过度请求。为了处理接口分页和限流问题，我们设计了一套稳健的调度逻辑，通过定时任务可靠抓取并保持请求频率在可接受范围内。

其次，大量数据快速写入到畅捷通T+是整个集成过程中的另一个难点。我们利用API /tplus/api/v2/otherReceive/Create 进行批量数据导入，并同步执行映射转换，将聚水潭的数据格式调整为畅捷通T+所需格式，其中涉及字段的对应关系、单位换算等复杂处理。同时，为了提升效率，我们优化了网络传输层次，极大缩短了每次写入操作耗时。

由于两系统间存在一定的数据格式差异，本案例还特别引入了自定义对象映射机制，以确保源数据能够无缝转化为目标格式。此外，我们实现了一系列异常处理与错误重试机制，对于出现写失败或响应超时情况，会自动触发二次尝试，并记录详细日志用于后续审查分析。

总之，通过灵活运用轻易云平台功能，以及深入理解不同系统接口特性，不仅保证了流程全透明、实时监控，还显著提高了业务流程的整体效率，为企业带来了实际价值。在后续部分，我会进一步详述具体实施步骤及代码示例，敬请期待。

调用聚水潭接口获取并加工数据的技术案例

在数据集成生命周期的第一步，我们需要调用源系统聚水潭的接口/open/inventory/count/query来获取盘盈入库单的数据，并进行初步加工。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台实现这一过程。

接口调用配置

首先，我们需要配置调用聚水潭接口的元数据。以下是具体的配置参数：

• API路径：/open/inventory/count/query
• 请求方法：POST
• 主键字段：io_id
• 分页参数：
  • page_index：开始页码，默认值为1。
  • page_size：每页条数，默认值为30，最大值为50。
• 时间参数：
  • modified_begin：修改开始时间，使用变量{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}。
  • modified_end：修改结束时间，使用变量{{CURRENT_TIME|datetime}}。
• 状态参数：
  • status：单据状态，固定值为"Confirmed"。

请求示例如下：

{
    "page_index": "1",
    "page_size": "50",
    "modified_begin": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
    "modified_end": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
    "status": "Confirmed"
}

数据过滤与条件设置

为了确保我们获取的数据是有效且符合业务需求的，我们需要设置过滤条件。在本案例中，我们只需要数量大于0的记录。因此，我们在元数据配置中添加了如下条件：

"condition": [
    [
        {
            "field": "items.qty",
            "logic": "gt",
            "value": "0"
        }
    ]
]

自动填充响应数据

轻易云平台提供了自动填充响应数据的功能，这极大简化了数据处理流程。通过设置autoFillResponse: true，我们可以自动将接口返回的数据映射到目标系统所需的格式。

数据请求与清洗

在完成上述配置后，我们可以发起数据请求，并对返回的数据进行清洗和初步加工。以下是一个简单的数据清洗示例：

def clean_data(response):
    cleaned_data = []
    for record in response['data']:
        if record['items']['qty'] > 0:
            cleaned_record = {
                'io_id': record['io_id'],
                'item_code': record['items']['item_code'],
                'quantity': record['items']['qty'],
                'warehouse': record['warehouse'],
                'modified_time': record['modified_time']
            }
            cleaned_data.append(cleaned_record)
    return cleaned_data

在这个函数中，我们遍历接口返回的数据，只保留数量大于0的记录，并提取所需字段进行格式化处理。

数据转换与写入

经过清洗后的数据，需要进一步转换为目标系统（如畅捷通）的格式，并写入到目标系统中。这一步通常涉及字段映射和格式转换，可以通过轻易云平台提供的可视化工具或自定义脚本实现。

例如，将清洗后的数据转换为畅捷通其他入库单格式：

def transform_to_target_format(cleaned_data):
    transformed_data = []
    for record in cleaned_data:
        transformed_record = {
            'entry_id': record['io_id'],
            'product_code': record['item_code'],
            'quantity_in': record['quantity'],
            'warehouse_location': record['warehouse'],
            'entry_date': record['modified_time']
        }
        transformed_data.append(transformed_record)
    return transformed_data

通过上述步骤，我们成功地完成了从聚水潭获取盘盈入库单数据并进行初步加工，为后续的数据写入和进一步处理打下了坚实基础。

以上就是调用聚水潭接口获取并加工数据的技术案例，通过详细配置和处理步骤，展示了如何利用轻易云平台高效地进行数据集成。

利用轻易云数据集成平台实现聚水潭盘盈入库单到畅捷通T+其他入库单的ETL转换

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转换，使其符合目标平台畅捷通T+ API接口所能够接收的格式，并最终写入目标平台。本文将详细探讨如何利用轻易云数据集成平台配置元数据，实现这一过程。

API接口配置

首先，我们需要了解畅捷通T+ API接口的具体配置。根据提供的元数据配置，API接口为/tplus/api/v2/otherReceive/Create，请求方法为POST。以下是关键字段及其对应的配置：

• ExternalCode（外部单据号）：用于防止重复提交，与外系统数据对应。配置为{io_id}。
• VoucherType（单据类型）：默认值为ST1004，通过ConvertObjectParser解析。
• VoucherDate（单据日期）：配置为{io_date}。
• BusiType（业务类型）：编码为13，表示其他业务类型，通过ConvertObjectParser解析。
• Warehouse（仓库信息）：配置为{wms_co_id}，通过ConvertObjectParser解析，并映射到目标值。
• Memo（表头备注）：配置为{remark}。
• DynamicPropertyKeys：固定值为pubuserdefnvc3,pubuserdefnvc4，通过逗号分隔转换为数组。
• DynamicPropertyValues：固定值为13<{io_id}，通过小于号分隔转换为数组。
• RdStyle（入库类别）：编码为113，通过ConvertObjectParser解析。
• RDRecordDetails（单据明细信息）：包含多个子字段，如存货信息、主计量单位数量、成本金额、成本单价和项目。

数据转换与写入

在实际操作中，我们需要按照上述配置，将源平台的数据进行相应的ETL转换。以下是具体步骤：

1. 字段映射与解析

   • 将源平台的字段映射到目标平台所需字段。例如，将源平台中的盘盈入库单ID映射到畅捷通T+中的外部单据号（ExternalCode）。
   • 使用解析器对某些字段进行转换。例如，使用ConvertObjectParser将业务类型编码从源平台格式转换为目标平台格式。

2. 数组与字符串处理

   • 对于DynamicPropertyKeys和DynamicPropertyValues，需要将字符串通过特定分隔符转换为数组。这可以通过内置的解析器如StringToArray来实现。

3. 嵌套结构处理

   • 对于复杂嵌套结构，如RDRecordDetails，需要逐一处理其子字段。例如，将存货信息、主计量单位数量等分别映射并解析。

4. 生成请求体

   • 根据上述步骤生成符合畅捷通T+ API接口要求的JSON请求体。例如：

     {
     "ExternalCode": "12345",
     "VoucherType": {"Code": "ST1004"},
     "VoucherDate": "2023-10-01",
     "BusiType": {"Code": "13"},
     "Warehouse": {"Code": "WH001"},
     "Memo": "这是一个测试备注",
     "DynamicPropertyKeys": ["pubuserdefnvc3", "pubuserdefnvc4"],
     "DynamicPropertyValues": ["13", "12345"],
     "RdStyle": {"Code": "113"},
     "RDRecordDetails": [
      {
        "Inventory": {"Code": "INV001"},
        "BaseQuantity": 100,
        "Amount": 5000,
        "Price": 50,
        "Project": {"Code": "809"}
      }
     ]
     }

5. 发送请求

   • 使用POST方法将生成的JSON请求体发送到畅捷通T+ API接口。确保响应正确处理，并记录任何错误以便后续排查。

技术要点总结

在整个ETL过程中，有几个关键技术点需要注意：

• 字段映射与解析器使用：确保每个字段都正确映射，并使用合适的解析器进行转换。
• 数组与嵌套结构处理：对于复杂结构，需要逐层处理并确保格式正确。
• 请求体生成与发送：最终生成符合API要求的JSON请求体，并正确发送请求。

通过以上步骤，我们可以高效地将聚水潭盘盈入库单的数据转换并写入畅捷通T+其他入库单，实现不同系统间的数据无缝对接。这不仅提高了数据处理效率，也保证了数据的一致性和准确性。