旺店通·旗舰版数据集成到金蝶云星空：04-生产出库-其他出库同步案例分享

在本篇技术文章中，我们将聚焦于一个真实的系统对接集成案例——如何高效地将旺店通·旗舰版的数据无缝集成到金蝶云星空。具体来说，本文重点介绍了采用轻易云数据集成平台执行的“04-生产出库-其他出库同步”方案。

确保数据不漏单与高效写入

首先，通过调用旺店通·旗舰版的API接口wms.stockout.Process.queryWithDetail来抓取各项详细的出库数据，这是确保订单信息完备而不遗漏的重要步骤。得益于平台具备定时可靠抓取机制，我们能够通过设定合理抓取频率，及时获取业务所需数据，从根本上杜绝漏单现象。

当海量的数据成功采集后，就需要快速并准确地写入到金蝶云星空。因此，高效处理批量数据成为关键环节之一。在这一过程中，使用金蝶云星空提供的batchSave API，可以显著提升大规模数据写入效率。该接口支持一次性提交多条记录，有助于减少网络传输次数和服务器压力，大幅缩短整体处理时间。

数据格式差异和分页限流问题解决方案

在实际操作中，不同系统间的数据格式往往存在差异，需要进行合适的数据转换和映射。例如，将旺店通返回的一组JSON格式转化为符合金蝶云标准的结构。此外，还面临分页和限流的问题，由于旺店通API具有请求频次限制，在实现连续大规模查询时需要妥善设计分页策略，并设置合理延迟避免触发限流机制。

对于上述问题，利用轻易云平台提供的自定义映射及转换工具，以及其内置异常处理与错误重试功能，可以极大简化复杂操作过程。当发生异常状况或API调用失败时，可自动触发重新尝试机制，以保证最终结果达到预期一致性要求。

汇总这些技术要点，为后续更深入解析整个“生产出库 – 其他出库同步”的执行方案奠定基础。在下文中，我们会进一步探讨具体实施细节，包括实际代码示例、配置参数以及注意事项等等。

调用旺店通·旗舰版接口wms.stockout.Process.queryWithDetail获取并加工数据

在数据集成生命周期的第一步中，调用源系统的API接口以获取原始数据是至关重要的一环。本文将详细探讨如何通过轻易云数据集成平台调用旺店通·旗舰版的wms.stockout.Process.queryWithDetail接口，并对获取的数据进行初步加工。

接口概述

wms.stockout.Process.queryWithDetail接口用于查询出库单的详细信息。该接口采用POST请求方式，支持多种查询参数，以便灵活地获取所需数据。

元数据配置解析

根据提供的元数据配置，我们可以看到该接口的请求参数主要分为两个部分：查询参数和分页参数。

1. 查询参数（params）：

   • start_time 和 end_time：用于指定查询的时间范围。这两个字段是必填项，尤其是在没有提供出库单编号或生产单编号时。
   • time_type：时间判断类型，默认为建单时间（1），在本案例中设置为出库时间（2）。
   • warehouse_no、stockout_no、process_no：分别对应仓库编号、出库单编号和生产单编号，用于更精确地筛选数据。
   • status：状态字段，用逗号分隔开数字的分隔符，在本案例中设置为“110”。

2. 分页参数（pager）：

   • page_size：每页记录数，默认设置为100。
   • page_no：页码，用于分页查询。

数据请求与清洗

在实际操作中，我们需要按照以下步骤进行数据请求与清洗：

1. 构建请求体： 根据元数据配置，构建POST请求体。示例如下：

   {
      "params": {
          "start_time": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
          "end_time": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
          "time_type": "2",
          "warehouse_no": "",
          "stockout_no": "",
          "process_no": "",
          "status": "110"
      },
      "pager": {
          "page_size": "100",
          "page_no": "1"
      }
   }

2. 发送请求： 使用轻易云平台提供的HTTP客户端功能发送POST请求至旺店通·旗舰版API端点，并接收响应结果。

3. 处理响应数据： 对返回的数据进行初步清洗，包括但不限于：

   • 过滤无效或不完整的数据记录。
   • 转换时间格式以符合目标系统要求。
   • 合并多页结果集（如果有分页）。

4. 错误处理与重试机制： 在实际操作中，可能会遇到网络波动或API限流等问题。需要设计合理的错误处理与重试机制，以确保数据请求的稳定性和完整性。

数据转换与写入

在完成初步清洗后，需要将数据转换为目标系统所需的格式，并写入目标数据库或系统。在此过程中，可以利用轻易云平台提供的数据转换工具，实现字段映射、格式转换等操作。

实践案例

以下是一个实际调用并处理该接口的示例代码片段：

import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta

# 设置时间范围
last_sync_time = (datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
current_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 构建请求体
payload = {
    "params": {
        "start_time": last_sync_time,
        "end_time": current_time,
        "time_type": "2",
        "warehouse_no": "",
        "stockout_no": "",
        "process_no": "",
        "status": "110"
    },
    "pager": {
        "page_size": 100,
        "page_no": 1
    }
}

# 发送POST请求
response = requests.post(
    url="https://api.wangdiantong.com/wms.stockout.Process.queryWithDetail",
    headers={"Content-Type": "application/json"},
    data=json.dumps(payload)
)

# 处理响应结果
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    # 清洗和转换数据
    processed_data = []
    for record in data.get('data', []):
        # 示例：仅保留必要字段并转换时间格式
        processed_record = {
            'stockout_no': record['stockout_no'],
            'warehouse_no': record['warehouse_no'],
            'create_time': datetime.strptime(record['create_time'], '%Y-%m-%d %H:%M:%S').isoformat(),
            'status': record['status']
        }
        processed_data.append(processed_record)

    # 将处理后的数据写入目标系统（示例）
    # write_to_target_system(processed_data)
else:
    print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")

通过以上步骤，我们可以高效地调用旺店通·旗舰版接口获取出库单详细信息，并对其进行初步清洗和加工，为后续的数据转换与写入奠定基础。

使用轻易云数据集成平台进行ETL转换与写入金蝶云星空API接口的技术案例

在数据集成生命周期的第二步中，我们重点关注如何将已经集成的源平台数据进行ETL（提取、转换、加载）转换，最终转为目标平台金蝶云星空API接口所能够接收的格式，并写入目标平台。以下是详细的技术实现过程。

元数据配置解析

元数据配置是实现数据转换和写入的重要基础。通过对元数据配置的解析，我们可以清晰地了解每个字段的映射关系和处理逻辑。

{
  "api": "batchSave",
  "method": "POST",
  "idCheck": true,
  "operation": {
    "rowsKey": "array",
    "rows": 20,
    "method": "batchArraySave"
  },
  "request": [
    {
      "field": "FBillNo",
      "label": "单据编号",
      "type": "string",
      "describe": "单据编号",
      "value": "{stockout_no}"
    },
    {
      ...
    }
  ],
  ...
}

数据请求与清洗

首先，我们需要从源平台提取原始数据，并对其进行清洗，以确保数据的准确性和一致性。例如，从源平台提取出库单据编号、库存组织等信息，并根据业务规则进行必要的数据校验和清洗。

{
  "stockout_no": "SO123456",
  ...
}

数据转换

在数据转换阶段，我们需要将清洗后的数据按照金蝶云星空API接口要求的格式进行转换。具体来说，需要将各个字段映射到目标平台所需的字段，并进行必要的数据类型转换和格式化处理。

1. 单据编号 (FBillNo)

   • 源数据字段：stockout_no
   • 转换后字段：FBillNo
   • 示例值：SO123456

2. 单据类型 (FBillTypeID)

   • 固定值：QTCKD01_SYS

3. 库存组织 (FStockOrgId)

   • 固定值：100

4. 日期 (FDate)

   • 源数据字段：consign_time
   • 示例值：2023-10-01

5. 领料部门 (FDeptId)

   • 固定值：BM000032

6. 明细信息 (FEntity)

   • 包含多个子字段，如物料编码、实发数量、发货仓库等。
   • 每个子字段需要从源数据中的对应字段进行映射和转换。

示例：

{
  "FBillNo": "{stockout_no}",
  ...
  "FEntity": [
    {
      "FMaterialId": "{{detail_list.spec_no}}",
      ...
      "FQty": "{{detail_list.num}}",
      ...
    }
  ]
}

数据写入

完成数据转换后，使用金蝶云星空提供的API接口将处理后的数据批量写入目标系统。根据元数据配置，使用batchSave API接口，通过HTTP POST请求发送转换后的JSON数据。

{
  "FormId": "STK_MisDelivery",
  ...
}

具体实现步骤如下：

1. 构建HTTP请求：

   • URL: https://api.kingdee.com/batchSave
   • Method: POST
   • Headers: 包含认证信息和内容类型，如Authorization: Bearer <token>，Content-Type: application/json

2. 请求体包含所有经过ETL处理的数据：

{
  "FormId": "STK_MisDelivery",
  ...
}

3. 发起HTTP请求并处理响应：

import requests

url = 'https://api.kingdee.com/batchSave'
headers = {
    'Authorization': 'Bearer <token>',
    'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
    # 包含所有经过ETL处理的数据
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
    print("Data successfully written to Kingdee Cloud")
else:
    print(f"Failed to write data: {response.text}")

通过以上步骤，我们完成了从源平台提取、清洗、转换并最终写入金蝶云星空API接口的数据集成全过程。这一过程确保了不同系统间的数据无缝对接，提高了业务流程的自动化程度和效率。