用友BIP数据集成实践：其他出库单同步（转库）-p 案例

在企业信息化系统中，确保各业务系统的数据一致性和实时同步是至关重要的。本文将分享一个基于用友BIP的具体案例——"其他出库单同步（转库）-p"，探讨如何通过轻易云数据集成平台实现精准、高效的数据对接与处理。

确保集成用友BIP数据不漏单

在本次方案实施过程中，我们首先需要确保从源系统抓取到所有必须的数据，不遗漏任何一笔出库单记录。这一过程主要利用了用友BIP提供的API接口 /yonbip/scm/othoutrecord/list 来获取最新出库单列表。我们采用了定时抓取机制，每隔一定时间自动调用该接口拉取新记录，并通过唯一标识符校验避免重复或遗漏。

大量数据快速写入到用友BIP

对于大量业务数据导入，我们使用的是批量写入技术。借助轻易云平台强大的并发处理能力，将多个出库单打包后，通过用友BIP的另一组API接口 /yonbip/scm/othoutrecord/batchaudit 实现高效率批量提交。这种方式不仅显著提升了传输速度，同时降低了网络负载与服务器压力。

调用分页和限流问题的解决方案

当面对大规模数据请求时，API接口可能会面临分页及限流问题。在本案例中，为了解决这些挑战，我们设计了一套可靠的分页获取策略，即每次调用都带有页码参数以确保完整翻页。此外，对于限流控制，则是根据API提供方的规定适配合理配置，并通过错误重试机制来保证稳定性。当出现限流响应时，系统会等待指定时间再进行重新请求，直至成功。

数据格式差异处理与映射对接

值得注意的是，用友BIP不同模块之间可能存在着字段名称或格式上的差异。在这个项目里，我们为每个字段创建明确映射关系，通过脚本转换使得两端数据结构完全兼容。同时，也设置了自定义规则对异常值进行预先过滤和改造，以便最终的数据能顺畅地完成迁移与整合。

这只是整体步骤中的一些关键环节，它们共同组成一个完善而灵活的数据集成解决方案。接下来将在详细部分介绍整个流程中的具体配置及实现代码，使您能够进一步理解其复杂原理及实际操作方法。

调用用友BIP接口获取并加工数据的技术案例

在轻易云数据集成平台中，调用源系统用友BIP接口/yonbip/scm/othoutrecord/list获取并加工数据是数据处理生命周期的第一步。以下将详细探讨如何配置和调用该接口，并对返回的数据进行清洗和转换。

接口配置与调用

首先，我们需要配置元数据以便正确调用用友BIP接口。以下是关键的元数据配置项：

• API路径：/yonbip/scm/othoutrecord/list
• 请求方法：POST
• 分页参数：
  • pageIndex（页号）：默认值为1
  • pageSize（每页行数）：默认值为10
• 过滤条件：
  • bustype_name不等于“报废”或“盘亏”
• 请求字段：
  • code（单据编码）：默认值为10
  • open_vouchdate_begin（开始日期）
  • open_vouchdate_end（结束日期）
  • warehouse_name（仓库）
  • org_id（库存组织id），使用逗号分隔的字符串转换为数组
  • org_name（库存组织名称）
  • org_code（库存组织编码），使用逗号分隔的字符串转换为数组
  • stockMgr_name（物料），使用逗号分隔的字符串转换为数组
  • operator_name（库管员），使用逗号分隔的字符串转换为数组
  • department_name（部门），使用逗号分隔的字符串转换为数组
  • product_cName（物料名称），使用逗号分隔的字符串转换为数组
  • product_productClass_name（物料分类id），示例值为false，默认值也为false，使用逗号分隔的字符串转换为数组

请求示例

{
    "pageIndex": "1",
    "pageSize": "10",
    "code": "10",
    "open_vouchdate_begin": "2023-01-01",
    "open_vouchdate_end": "2023-12-31",
    "warehouse_name": "",
    "org_id": ["1553156871271481351"],
    "org_name": "",
    "org_code": "",
    "stockMgr_name": "",
    "operator_name": "",
    "department_name": "",
    "product_cName": "",
    "product_productClass_name": ["false"],
    "isSum": ""
}

数据清洗与转换

在获取到响应数据后，需要对其进行清洗和格式化。根据元数据配置中的formatResponse部分，我们需要将返回的数据字段进行重命名和类型转换。例如，将返回结果中的字段id重命名为new_id，并将其类型转换为字符串。

响应格式化示例

假设我们从接口获取到以下响应：

[
    {
        "id": 12345,
        "code": "OUT001",
        ...
    },
    ...
]

我们需要将其格式化为：

[
    {
        "new_id": "12345",
        "code": "OUT001",
        ...
    },
    ...
]

条件过滤与逻辑运算

根据元数据中的condition部分，我们需要对响应数据进行进一步过滤。例如，过滤掉交易类型为“报废”或“盘亏”的记录。这可以通过在处理响应时添加相应的逻辑来实现。

条件过滤示例

filtered_data = [record for record in response_data if record['bustype_name'] not in ['报废', '盘亏']]

通过上述步骤，我们可以确保从用友BIP接口获取的数据符合业务需求，并且经过清洗和格式化后，可以无缝集成到目标系统中。这一过程不仅提高了数据处理效率，还保证了数据的一致性和准确性。

将源平台数据转换为用友BIPAPI接口格式并写入目标平台

在轻易云数据集成平台的生命周期中，数据转换与写入是关键步骤之一。本文将详细探讨如何将已经集成的源平台数据进行ETL转换，使其符合用友BIPAPI接口的接收格式，并最终写入目标平台。

数据请求与清洗

在数据集成过程中，首先需要从源系统请求数据并进行清洗。这一步骤确保了数据的准确性和一致性，为后续的ETL转换奠定了基础。然而，本案例重点在于数据转换与写入，因此我们假设数据已经过清洗，并且符合预期格式。

数据转换

为了将源平台的数据转换为用友BIPAPI接口所能接收的格式，我们需要对元数据配置进行深入理解和应用。以下是元数据配置的详细信息：

{
  "api": "/yonbip/scm/othoutrecord/batchaudit",
  "method": "POST",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {
      "label": "其他出库单[st.othoutrecord.OthOutRecord]",
      "field": "data",
      "type": "array",
      "children": [
        {
          "parent": "data",
          "label": "主表id",
          "field": "id",
          "type": "string",
          "value": "{new_id}"
        }
      ]
    }
  ]
}

根据以上配置，我们需要将源平台的数据结构化为一个数组，其中包含其他出库单的信息，每个出库单需要包含一个唯一标识符（主表id）。

ETL过程

1. 提取（Extract）： 从源系统中提取其他出库单的数据。这些数据可能包括多个字段，但我们只关注主表id。

2. 转换（Transform）： 根据元数据配置，将提取到的数据转换为目标格式。具体来说，需要将每个出库单的数据包装在一个数组中，并确保每个出库单包含一个id字段，该字段的值应为{new_id}。

3. 加载（Load）： 将转换后的数据通过POST请求发送到用友BIPAPI接口。以下是一个示例代码片段，展示了如何实现这一过程：

import requests
import json

# 假设从源系统提取到的数据如下
source_data = [
    {"id": "12345"},
    {"id": "67890"}
]

# 转换后的目标数据结构
transformed_data = {
    "data": [{"id": item["id"]} for item in source_data]
}

# API请求配置
api_url = "/yonbip/scm/othoutrecord/batchaudit"
headers = {
    'Content-Type': 'application/json'
}

# 发起POST请求
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(transformed_data))

# 检查响应状态
if response.status_code == 200:
    print("Data successfully loaded into target platform.")
else:
    print(f"Failed to load data: {response.text}")

注意事项

1. ID检查： 配置中idCheck字段设置为true，这意味着在加载数据之前，需要确保每个记录都有一个有效的ID。如果ID缺失或无效，可能会导致加载失败。

2. 错误处理： 在实际操作中，应当对可能出现的错误进行处理。例如，当API请求失败时，应记录错误信息并采取相应措施，以确保系统稳定性和数据完整性。

3. 性能优化： 对于大规模的数据集成任务，可以考虑批量处理，以提高性能和效率。同时，应监控系统资源使用情况，避免因资源耗尽而导致系统崩溃。

通过上述步骤，我们成功地将源平台的数据转换为用友BIPAPI接口所能接收的格式，并顺利写入目标平台。这一过程不仅确保了数据的一致性和准确性，还极大提升了业务流程的自动化程度。