标准-金蝶-其他入库单——>旺店通-自流转入(外仓调整)数据集成案例分析

在企业信息系统集成过程中，高效而准确的数据对接是关键。本技术案例将详细分享如何通过轻易云数据集成平台，实现金蝶云星空与旺店通·旗舰版之间的入库单数据无缝对接及自流转入（外仓调整）功能。

在该方案中，我们通过调用金蝶云星空API接口executeBillQuery来获取相关的入库单数据，并利用轻易云平台特有的数据处理与监控能力，确保每一条记录均被精准捕获且不漏单。特别是在高并发场景下，有效解决了分页和限流问题，为后续批量写入旺店通·旗舰版提供了坚实基础。对于大量订单的快速写入，我们使用了旺店通·旗舰版的API wms.outer.OuterIn.createOrder，结合定制化的数据映射，提高操作效率和可靠性。

同时，通过在轻易云平台配置实时监控和日志记录功能，可以全程跟踪每一条数据从抓取到写入的状态，并实现异常处理与错误重试机制，大幅提升整体系统的稳定性和可维护性。这些措施不仅保障了业务连续性，也为日后的运维工作带来了极大便利。

本案例所采用的方法论和技术手段，对于其他类似场景下的数据集成都具有较高参考价值，也是我们探索优化系统间互联互通的一次重要实践。

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，调用源系统接口获取数据是至关重要的一步。本文将详细介绍如何通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空的executeBillQuery接口来获取并加工数据。

接口配置与请求参数

首先，我们需要配置接口的元数据。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（effect为QUERY）。以下是请求参数的详细配置：

{
  "api": "executeBillQuery",
  "effect": "QUERY",
  "method": "POST",
  "number": "FBillNo",
  "id": "FEntity_FEntryID",
  "name": "FBillNo",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {"field": "FEntity_FEntryID", "label": "FEntryID", "type": "string", "describe": "FEntryID", "value": "FEntity_FEntryID"},
    {"field": "FID", "label": "实体主键", "type": "string", "describe": "实体主键", "value": "FID"},
    {"field": "FBillNo", "label": "单据编号", "type": "string", "describe": "单据编号", "value": "FBillNo"},
    {"field": "FDocumentStatus", "label": "单据状态", "type": "string", "describe": "单据状态", 
"value":"FDocumentStatus"},
    {"field":"FStockOrgId_FNumber","label":"库存组织","type":"string","describe":"库存组织","value":"FStockOrgId.FNumber"},
    {"field":"FDate","label":"日期","type":"string","describe":"日期","value":"FDate"},
    {"field":"FBillTypeID","label":"单据类型","type":"string","describe":"单据类型","value":"FBillTypeID.FNumber"},
    {"field":"FSUPPLIERID_FNumber","label":"供应商","type":"string","describe":"供应商","value":"FSUPPLIERID.FNumber"},
    {"field":"FNOTE","label":"备注","type":"string","describe":"备注","value":"FNOTE"},
    {"field":"FMATERIALID_FNumber","label":"物料编码","type":"string","describe":"物料编码","value":
"FMATERIALID.FNumber"},
    {"field":"FSTOCKID","label":"收货仓库","type":"string","describe":
"收货仓库"，"value":
"FSTOCKID.FNumber"},
    {"field":
"FQty"，"label":
"实收数量"，"type":
"string"，"describe":
"实收数量"，"value":
"FQty"},
    {"field":
"FPrice"，"label":
"成本价"，"type":
"string"，"describe":
"成本价"，"value":
"FPrice"},
    {"field":
"FAmount"，"label":
"总成本"，"type":
"string"，"describe":
总成本，""value：
FAmount},
{"field：
FBOMID，""label：
BOM版本，""type：
string，""describe：
BOM版本，""value：
FBOMID},
{"field：
生产日期，""label：
生产日期，""type：
字符串，""描述：
生产日期，""值：
生产日期},
{"字段：有效期至，
标签：有效期至，
类型：字符串，
描述：有效期至，
值：有效期至}，
{"字段：FMTONO，
标签：计划跟踪号，
类型：字符串，
描述：计划跟踪号，
值：FMTONO}，
{"字段：项目编号，
标签：项目编号，
类型：字符串，
描述：项目编号，
值：项目编号}，
{"字段：库存状态，
标签：库存状态，
类型：字符串，
描述：库存状态，
值：库存状态}，

请求示例

为了更好地理解如何调用该接口，我们来看一个具体的请求示例。假设我们需要查询特定条件下的数据，可以构造如下请求体：

{
  "_FormId_ ": "_STK_MISCELLANEOUS_ ",
  "_FieldKeys_ ": "_ FEntity_FEntryID, FBillNo, FDocumentStatus, FStockOrgId.FNumber, FDate, FBillTypeID.FNumber, FSUPPLIERID.FNumber, FNOTE, FMATERIALID.FNumber, FSTOCKID.FNumber, FQty, FPrice, FAmount _ ",
  "_FilterString_ ": "_ FApproveDate>='2024-08-05 17:30:00' and FStockOrgId.FNumber='101' and FSTOCKID.F_TBIK_Assistant_qtr = '自流转仓' and FBillTypeID.FNUMBER in ('QTRKD01_SYS') _ ",
  "_Limit_ ": "_100_ ",
  "_StartRow_ ": "_0_ "
}

上述请求体中，我们指定了需要查询的字段、过滤条件以及分页参数。这样可以确保我们只获取到符合条件的数据，并且避免一次性返回过多数据导致性能问题。

数据处理与清洗

在获取到原始数据后，我们需要对其进行清洗和加工。这一步骤通常包括以下几个方面：

1. 字段映射: 将源系统中的字段映射到目标系统所需的字段。例如，将FBillNo映射为目标系统中的订单编号。
2. 数据转换: 根据业务需求对某些字段进行转换，例如将日期格式从YYYY-MM-DD转换为MM/DD/YYYY。
3. 过滤无效数据: 去除不符合业务规则的数据，例如状态为“已取消”的订单。

以下是一个简单的数据处理示例：

def process_data(raw_data):
    processed_data = []
    for entry in raw_data:
        if entry['FDocumentStatus'] != 'C':
            processed_entry = {
                'order_no': entry['FBillNo'],
                'date': convert_date_format(entry['FDate']),
                'supplier': entry['FSUPPLIERID_FNumber'],
                'total_cost': float(entry['FAmount']),
                # 更多字段映射...
            }
            processed_data.append(processed_entry)
    return processed_data

def convert_date_format(date_str):
    from datetime import datetime
    date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
    return date_obj.strftime('%m/%d/%Y')

通过上述代码，我们可以将原始数据中的订单编号、日期、供应商和总成本等信息提取并转换为目标格式。

总结

通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空的executeBillQuery接口，我们能够高效地获取源系统中的数据，并对其进行清洗和加工。这一步骤不仅确保了数据的一致性和准确性，还为后续的数据转换与写入奠定了坚实基础。在实际应用中，根据具体业务需求调整和优化这些步骤，将进一步提升整体集成效率。

轻易云数据集成平台：ETL转换与写入旺店通·旗舰版API接口

在数据集成的生命周期中，ETL（Extract, Transform, Load）转换是至关重要的一步。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台，将已经集成的源平台数据进行ETL转换，并转为目标平台旺店通·旗舰版API接口所能够接收的格式，最终写入目标平台。

API接口配置与元数据解析

在本案例中，我们需要将标准-金蝶-其他入库单的数据转换并写入到旺店通·旗舰版。我们使用的API接口是wms.outer.OuterIn.createOrder，其请求方法为POST。以下是该API接口的元数据配置：

{
  "api": "wms.outer.OuterIn.createOrder",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "POST",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {
      "field": "order",
      "label": "单据头",
      "type": "object",
      "children": [
        {"field": "order_no", "label": "外部单号", "type": "string", "value": "{FBillNo}"},
        {"field": "warehouse_no", "label": "仓库编号", "type": "string", "value": "{FSTOCKID}"},
        {"field": "reason", "label": "出库原因", "type": "string", "value": "{F_TBIK_RKLX}"},
        {"field": "remark", "label": "备注", "type": "string", "value": "{FNOTE}"}
      ]
    },
    {
      "field": "order_details",
      "label": "单据明细",
      "type": "array",
      ...
    },
    {"field":"is_check","label":"是否审核","type":"bool","value":"true"}
  ],
  ...
}

数据清洗与转换

1. 数据提取：从源系统（金蝶）中提取原始数据，包括单据头和单据明细部分。
2. 数据清洗：确保提取的数据无误，并按照目标系统（旺店通）的要求进行必要的清洗。例如，确保所有字段都有值，且值符合预期格式。
3. 数据转换：
   • 单据头部分：
     • order_no 对应 {FBillNo}
     • warehouse_no 对应 {FSTOCKID}
     • reason 对应 {F_TBIK_RKLX}
     • remark 对应 {FNOTE}
   • 单据明细部分：
     • spec_no 对应 {FMATERIALID_FNumber}
     • num 对应 {FQty}
     • remark 对应 {FEntryNote}

数据写入

在完成上述步骤后，我们将清洗和转换后的数据通过API接口写入到旺店通·旗舰版。以下是一个示例请求体：

{
  "order": {
    ...
  },
  ...
}

实际操作步骤

1. 配置请求参数：根据元数据配置文件，设置请求参数。
2. 调用API接口：使用HTTP POST方法，将请求体发送到目标API接口。
3. 处理响应结果：检查响应结果，确保数据成功写入。如果出现错误，根据错误信息进行调试和修正。

通过上述步骤，我们可以实现从金蝶到旺店通的数据无缝对接。这不仅提升了业务效率，还确保了数据的一致性和准确性。