供应商查询-jackYun：吉客云数据集成至轻易云平台案例分享

在此次技术案例中，我们将探讨如何通过有效的系统对接，将吉客云的数据顺利集成到轻易云数据集成平台。重点聚焦于API接口调用、数据处理以及监控和异常处理机制的实现，力求为读者提供具有实操性的指导。

首先，我们需要获取供应商数据库中的关键信息。在这个方案中，通过调用吉客云的erp.vend.get API接口，可以高效抓取所有目标数据。为了确保这一过程的可靠性，需要特别注意定时调度与分页机制，以避免因大量请求带来的限流问题。此外，为应对可能发生的数据遗漏情况，需设置详尽的日志记录和重试机制。

在成功获取并清洗了原始数据后，下一个环节是将其批量写入到轻易云平台。这一步，通过使用轻易云提供的大吞吐量写入能力，使得大量的数据能够迅速且稳定地存储下来，有效提升了整体操作效率。同时，利用轻易云的平台API资产管理功能，对整个流程进行集中监控，并设立实时告警系统，以便及时识别和解决潜在的问题。

值得一提的是，在数据从吉客云导出至轻易云过程中，对于两者之间的数据格式差异，也需要自定义转换逻辑配合以适应特定业务需求。例如，不同字段名称或者结构形式，可借助可视化的数据流设计工具，实现直观而快速的映射配置，从根本上保证了集成任务的不间断运行。

总之，本次案例不仅展示了一整套完整的方法论，更为那些面临类似挑战的企业团队提供切实可行的话语参考。在接下来的部分，我们将详细阐述具体实施步骤及代码示例，请继续关注。

调用吉客云接口erp.vend.get获取并加工数据

在轻易云数据集成平台的生命周期中，调用源系统接口是至关重要的一步。本文将详细探讨如何通过调用吉客云的erp.vend.get接口来获取供应商数据，并进行初步加工。

接口配置与请求参数

首先，我们需要了解erp.vend.get接口的基本配置和请求参数。根据元数据配置，接口采用POST方法进行调用，主要用于查询供应商信息。以下是具体的请求参数：

• pageSize: 页码，默认值为50，最大值为200。
• pageIndex: 页数，从0开始表示第一页。
• name: 供应商名称，可选参数，用于模糊查询。
• code: 供应商编码，可选参数，用于精确查询。
• gmtModifiedStart: 起始修改时间，使用模板变量{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}自动填充。
• gmtModifiedEnd: 结束修改时间，使用模板变量{{CURRENT_TIME|datetime}}自动填充。
• includeDeleteAndBlockup: 是否包含删除和停用的数据，1表示包含，其它值表示过滤。

这些参数确保了我们能够灵活地控制查询范围和结果集。

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：

{
  "pageSize": "50",
  "pageIndex": "0",
  "name": "",
  "code": "",
  "gmtModifiedStart": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
  "gmtModifiedEnd": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
  "includeDeleteAndBlockup": "0"
}

在这个示例中，我们设置了每页返回50条记录，从第一页开始，不进行名称和编码过滤，仅返回未删除和未停用的数据。

数据清洗与转换

获取到原始数据后，需要对其进行清洗和转换，以便后续处理。以下是一些常见的数据清洗步骤：

1. 字段映射：将吉客云返回的数据字段映射到目标系统所需的字段。例如，将vendId映射为目标系统中的供应商ID，将code映射为供应商编码等。
2. 数据格式转换：确保日期、数字等字段符合目标系统的格式要求。例如，将日期格式从字符串转换为标准日期对象。
3. 去重处理：如果存在重复记录，需要根据特定规则（如供应商编码）进行去重处理。

示例代码

以下是一个简单的Python代码示例，用于调用接口并进行初步的数据清洗：

import requests
import datetime

# 设置请求URL和头信息
url = 'https://api.jikeyun.com/erp/vend.get'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}

# 获取当前时间和上次同步时间
current_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
last_sync_time = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 构建请求体
payload = {
    "pageSize": "50",
    "pageIndex": "0",
    "name": "",
    "code": "",
    "gmtModifiedStart": last_sync_time,
    "gmtModifiedEnd": current_time,
    "includeDeleteAndBlockup": "0"
}

# 发起POST请求
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

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

    # 数据清洗与转换
    cleaned_data = []
    for item in data['result']:
        cleaned_item = {
            'supplier_id': item['vendId'],
            'supplier_code': item['code'],
            'supplier_name': item['name'],
            'last_modified': item['gmtModified']
        }
        cleaned_data.append(cleaned_item)

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

在这个示例中，我们首先构建了请求体，然后发起POST请求获取数据。接着，对返回的数据进行了字段映射和格式转换，并输出了清洗后的结果。

通过上述步骤，我们成功地完成了从吉客云获取供应商数据并进行初步加工，为后续的数据处理打下了坚实基础。这一过程展示了轻易云数据集成平台在处理异构系统间数据对接时的高效性和灵活性。

数据转换与写入：基于轻易云数据集成平台的ETL实践

在数据集成生命周期的第二步中，关键任务是将源平台的数据进行ETL（提取、转换、加载）处理，使其符合目标平台API接口所能接收的格式，并最终写入目标平台。本文将详细探讨这一过程中的技术细节和实现方法。

数据提取与初步清洗

在开始数据转换之前，首先需要从源平台提取数据，并进行初步的清洗操作。假设我们已经从供应商查询系统JackYun中获取了原始数据，并进行了基本的去重、格式校验等清洗步骤。接下来，我们将重点放在如何将这些清洗后的数据转换为目标平台所需的格式。

数据转换：适配目标API接口

根据元数据配置，我们需要将清洗后的数据转化为轻易云集成平台API接口能够接收的格式。以下是一个典型的数据转换流程：

1. 定义目标数据结构： 根据元数据配置中的api字段，我们知道目标API接口为“写入空操作”。因此，我们需要确保转换后的数据结构符合该接口的要求。

2. 字段映射与转换： 将源平台的数据字段映射到目标平台所需的字段。例如，如果源平台的数据包含字段vendor_id、vendor_name等，我们需要将这些字段映射到目标API所需的字段名称和格式。

3. 数据类型转换： 确保所有字段的数据类型符合目标API接口的要求。例如，将字符串类型的日期格式转换为ISO标准日期格式，或者将数值类型的数据进行必要的单位换算。

4. 生成请求Payload： 将转换后的数据打包成JSON或其他指定格式，以便通过HTTP请求发送给目标API接口。

以下是一个示例代码片段，展示了如何进行上述步骤：

import json
import requests

# 假设我们已经从源平台获取并清洗了以下数据
source_data = {
    "vendor_id": "12345",
    "vendor_name": "供应商A",
    "contact_number": "123-456-7890",
    "address": "某某街道"
}

# 定义目标API接口URL
api_url = "https://api.qingyiyun.com/execute"

# 构建请求Payload
payload = {
    "id": source_data["vendor_id"],
    "name": source_data["vendor_name"],
    "contact": source_data["contact_number"],
    "location": source_data["address"]
}

# 转换为JSON格式
payload_json = json.dumps(payload)

# 发送POST请求到目标API接口
response = requests.post(api_url, data=payload_json, headers={"Content-Type": "application/json"})

# 检查响应状态
if response.status_code == 200:
    print("数据成功写入目标平台")
else:
    print(f"写入失败，状态码: {response.status_code}, 响应内容: {response.text}")

数据加载：写入目标平台

在完成数据转换后，下一步是通过HTTP POST请求将数据写入到轻易云集成平台。根据元数据配置中的method字段，我们使用POST方法发送请求。此外，由于idCheck字段为true，我们需要确保每条记录在写入前都经过唯一性检查，以避免重复插入。

以下是实现这一过程的一些关键点：

1. 唯一性检查： 在发送POST请求之前，可以先发送GET请求检查记录是否已存在。如果存在，则更新记录；否则，插入新记录。

2. 错误处理与重试机制： 在实际应用中，网络波动或服务器异常可能导致请求失败。因此，需要实现错误处理和重试机制，以确保数据可靠地写入目标平台。

3. 日志记录与监控： 记录每次请求的详细日志，包括请求参数、响应状态和错误信息。这有助于后续问题排查和性能优化。同时，可以结合轻易云集成平台提供的实时监控功能，全面掌握数据流动和处理状态。

综上所述，通过以上步骤，我们可以高效地完成从源平台到轻易云集成平台的数据ETL过程，实现不同系统间的数据无缝对接。这不仅提升了业务透明度和效率，也为后续的数据分析和决策提供了坚实基础。