案例分享：小满OKKICRM数据集成到轻易云集成平台

在实际操作中，将小满OKKICRM的数据平稳、快速地集成到轻易云数据集成平台，是一个具有挑战性的任务。本文将详细探讨如何通过“查询小满产品ID-关联”方案，实现这一目标，尤其关注API接口调用及其相关技术细节。

如何确保集成小满OKKICRM数据不漏单

为了确保从小满OKKICRM系统中获取的数据不漏单，我们首先需要使用/v1/product/list API进行定时可靠的抓取。这一步至关重要，可以通过调度任务来实现每隔固定时间段（例如，每小时）自动执行接口调用，确保最新的产品信息能及时纳入数据库中。

def fetch_product_list():
    # 代码示例，通过HTTP请求调用API
    response = requests.get('https://api.okki.com/v1/product/list')
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        raise Exception("Failed to fetch product list")

# 调度任务示例，每小时执行一次
schedule.every().hour.do(fetch_product_list)

批量处理与分页限流问题

面对大量数据批量写入的问题，我们可以充分利用轻易云平台提供的高效接收机制。然而，在获取大规模数据时，小满OKKICRM接口有可能会设置分页和限流策略。针对这种情况，需要对返回结果进行分页处理，并注意限流阈值，以避免触发反爬虫机制或引发网络超载。

def process_paginated_data(page_number):
    params = {'page': page_number}
    response = requests.get('https://api.okki.com/v1/product/list', params=params)

    if response.status_code == 200:
        data = response.json()['products']
        # 将获取的数据批量写入到轻易云平台
        easy_cloud_write(data)

# Example: 处理前5页的数据
for i in range(1, 6):
    process_paginated_data(i)

数据格式差异与定制化映射

由于各个解决方案之间的数据格式往往不同，因此，我们需要先对小满OKKICRM返回的数据进行预处理，使之符合轻易云集成本地格式要求。例如，把JSON响应中的字段名与本地数据库表字段合理映射起来，这样才能保证后续数据读写不会产生歧义或错误。

def map_custom_fields(product):
    mapped_product = {
        'product_id': product['id'],
        'product_name': product['name'],
        'price': product['cost']
    }

   return mapped_product

# 示例，对批量产品
![企业微信与ERP系统接口开发配置](https://pic.qeasy.cloud/D17.png~tplv-syqr462i7n-qeasy.image)
### 调用小满OKKICRM接口/v1/product/list获取并加工数据

在数据集成的生命周期中，调用源系统接口获取数据是至关重要的第一步。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用小满OKKICRM的`/v1/product/list`接口，并对获取的数据进行初步加工。

#### 接口调用配置

首先，我们需要配置API接口的元数据，以便正确地请求和处理数据。以下是元数据配置的详细说明：

```json
{
  "api": "/v1/product/list",
  "method": "GET",
  "number": "product_no",
  "id": "product_id",
  "request": [
    {"field":"start_index","label":"第几页","type":"string","describe":"第几页，默认 = 1","value":"1"},
    {"field":"count","label":"每页记录数","type":"string","describe":"每页记录数，默认 = 20","value":"20"},
    {"field":"start_time","label":"更新开始时间","type":"string","describe":"时间查询范围-开始日期,例如2019-06-01或者2019-06-01 19:00:00","value":"{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}"},
    {"field":"end_time","label":"更新截止时间","type":"string","describe":"时间查询范围-结束日期，例如2019-08-27或者2019-08-27 19:00:00","value":"{{CURRENT_TIME|datetime}}"},
    {"field":"removed","label":"默认值: 0，设置=1时查询已删除的数据列表","type":"string","describe":"默认值: 0，设置=1时查询已删除的数据列表"},
    {"label":"产品类型,1无规格、2多规格、3组合","field":"product_type","type":"string"}
  ],
  "otherRequest": [
    {"field": "info_api", "label": "详情接口", "type": "string", "value": "/v1/product/info"},
    {"field": "info_key", "label": "详情主键", "type": "string", "value": "product_no"}
  ]
}

请求参数解析

在实际操作中，我们需要根据业务需求动态设置请求参数。以下是关键参数的解析：

• start_index: 用于分页控制，默认值为1。
• count: 每页返回的记录数，默认值为20。
• start_time 和 end_time: 用于指定数据更新的时间范围。start_time通常设置为上次同步时间（{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}），而end_time则为当前时间（{{CURRENT_TIME|datetime}}）。
• removed: 控制是否查询已删除的数据，默认值为0。
• product_type: 产品类型，可选值包括无规格、多规格和组合产品。

数据请求与清洗

通过上述配置，我们可以发起对小满OKKICRM /v1/product/list接口的GET请求。假设我们已经成功获取了返回的数据，接下来需要对数据进行清洗和初步加工。

示例代码

import requests
import datetime

# 设置请求参数
params = {
    'start_index': '1',
    'count': '20',
    'start_time': (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=7)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
    'end_time': datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
    'removed': '0'
}

# 发起GET请求
response = requests.get('https://api.okkicrm.com/v1/product/list', params=params)

# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
    data = response.json()

    # 数据清洗与初步加工
    cleaned_data = []
    for item in data['products']:
        cleaned_item = {
            'product_id': item['product_id'],
            'product_no': item['product_no'],
            'name': item['name'],
            'price': float(item['price']),
            # 添加其他必要字段
        }
        cleaned_data.append(cleaned_item)

    # 输出清洗后的数据
    print(cleaned_data)
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")

在上述代码中，我们首先设置了请求参数，然后发起GET请求以获取产品列表。接着，对返回的数据进行清洗和初步加工，将其转换为所需格式。

数据转换与写入

在完成数据清洗后，可以将其传递到下一个阶段，即数据转换与写入。这一步通常涉及将清洗后的数据映射到目标系统的数据模型，并写入数据库或其他存储系统。

通过轻易云平台，我们可以利用其可视化界面和自动化工具简化这一过程，实现高效的数据集成。

综上所述，通过正确配置和调用小满OKKICRM接口，我们能够高效地获取并处理源系统的数据，为后续的数据转换与写入奠定坚实基础。

数据转换与写入：轻易云数据集成平台API接口技术案例

在数据集成生命周期的第二步，关键任务是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通过轻易云数据集成平台API接口实现这一过程。

数据请求与清洗

首先，假设我们已经完成了数据请求与清洗阶段。此阶段的主要任务是从源系统中提取原始数据，并进行必要的清洗和预处理，以确保数据质量。这些预处理包括去重、缺失值填补、格式统一等操作。

数据转换

接下来，我们进入数据转换阶段。此阶段的目标是将清洗后的数据转换为目标平台所需的格式。具体来说，我们需要遵循以下步骤：

1. 定义元数据配置： 根据提供的元数据配置，我们需要定义API接口的相关信息。例如：

   {
      "api": "写入空操作",
      "method": "POST",
      "idCheck": true
   }

2. 构建转换逻辑： 在实际操作中，我们需要编写相应的代码来实现数据转换逻辑。假设我们有一组产品ID需要从源系统转换并写入目标平台，代码示例如下：

   import requests
   import json
   
   # 假设我们从源系统获取的数据如下
   source_data = [
      {"product_id": "123", "name": "Product A", "price": 100},
      {"product_id": "456", "name": "Product B", "price": 200}
   ]
   
   # 定义目标平台API接口信息
   api_url = "https://api.qingyiyun.com/write"
   headers = {
      'Content-Type': 'application/json'
   }
   
   for item in source_data:
      # 构建请求体
      payload = {
          "operation": "write",
          "data": item
      }
   
      # 发送POST请求
      response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
   
      if response.status_code == 200:
          print(f"Successfully wrote data for product_id: {item['product_id']}")
      else:
          print(f"Failed to write data for product_id: {item['product_id']}, status code: {response.status_code}")

3. 处理响应： 在上述代码中，我们使用Python的requests库发送HTTP POST请求，并根据响应状态码判断是否成功写入数据。如果响应状态码为200，则表示写入成功；否则，需要记录失败的信息以便后续处理。

数据写入

最后一步是将转换后的数据写入目标平台。在轻易云集成平台中，通过API接口实现这一过程非常高效。以下是一些关键点：

• 异步处理：轻易云集成平台支持全异步处理，这意味着我们可以在不阻塞主线程的情况下进行大量的数据写入操作，提高整体效率。
• 实时监控：通过可视化界面，我们可以实时监控每个写入操作的状态，确保所有步骤都透明可见。
• 错误处理机制：对于任何失败的写入操作，系统会自动记录并生成详细日志，方便后续排查和修复。

综上所述，通过合理配置元数据并编写相应的数据转换和写入逻辑，可以高效地将源系统的数据无缝对接到目标平台。这不仅提升了业务流程的透明度和效率，也极大简化了复杂的数据集成任务。