聚水潭数据集成到金蝶云星辰V2案例解析
在本技术案例中，我们将详细探讨如何高效实现聚水潭采购入库单的数据集成到金蝶云星辰V2的方案。本次集成旨在确保数据的不漏单、大量快速写入以及定时可靠抓取，涵盖了从聚水潭接口的调用、分页和限流处理，到格式差异转换及异常重试机制等关键环节。
数据获取与预处理
首先，通过调用聚水潭API /open/purchasein/query 获取采购入库单数据。从接口返回的数据具有一定的分页限制，我们设计了一个智能分页拉取机制，以应对大量订单时可能出现的限流问题。具体步骤如下：
- 初始化请求参数：设置初始页数和每页条目数。
- 循环拉取数据：根据返回结果判断是否有下一页，如果有则继续请求，直到全部数据获取完毕。
- 错误重试机制：当接口出现暂时性错误或超时时，通过指数退避策略进行重新尝试，确保不漏掉任何一条记录。
def fetch_purchase_in_data():
page = 1
while True:
response = requests.get(f"https://api.jushuitan.com/open/purchasein/query?page={page}&pagesize=100")
if response.status_code == 200:
data = response.json()
process_data(data)
if not has_next_page(data):
break
page += 1
else:
retry_with_backoff(response)
fetch_purchase_in_data()数据转换与映射
由于聚水潭与金蝶云星辰V2的数据格式存在差异，需要在导入前进行适配和映射。通过配置自定义映射规则，将聚水潭中的字段精确转化为金蝶云要求的格式。例如，将purchase_date转换为符合目标系统要求的时间戳格式，并且将字段名适配为对应的一一匹配关系。
{
"mapping": {
"supplier_id": "vendorId",
"purchase_date": "billDate",
...
}
}数据写入与监控
经过转换后的数据通过调用金蝶云星辰V2 API /jdy/v2/scm/pur_inbound 进行批量写入。在这个过程中，实现实时监控和日志记录尤为重要，以便及时发现并解决潜在的问题。
def upload_to_kingdee(data_batch):
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
response = requests.post("https://api.kingdee.com/jdy/v2/scm/pur_inbound", json=data_batch, headers=headers)
### 调用聚水潭接口/open/purchasein/query获取并加工数据的技术案例
在轻易云数据集成平台中，调用聚水潭接口`/open/purchasein/query`是数据生命周期的第一步。本文将详细探讨如何通过该接口获取采购入库单数据，并进行初步加工处理。
#### 接口配置与请求参数
根据元数据配置，聚水潭接口`/open/purchasein/query`采用POST方法进行数据请求。以下是该接口的主要请求参数：
- `page_index`: 第几页，从1开始。
- `page_size`: 每页数量，最大不超过50。
- `modified_begin`: 修改起始时间，格式为datetime。
- `modified_end`: 修改结束时间，格式为datetime。
- `po_ids`: 采购单号列表，与修改时间不能同时为空，最大不能超过30条。
- `io_ids`: 采购入库单号列表，与修改时间不能同时为空，最大不能超过30条。
- `so_ids`: 线上单号，与修改时间不能同时为空。
- `statuss`: 状态，默认值为"Confirmed"，解析器将其转换为数组形式。
- `date_type`: 时间类型，0表示修改时间（modified），2表示入库时间（io_date），默认值为2。
这些参数确保了我们能够灵活地获取所需的采购入库单数据，并且可以根据不同的需求进行过滤和分页处理。
#### 数据请求与清洗
在实际操作中，我们首先需要构建请求体，并调用接口获取原始数据。以下是一个示例请求体：
```json
{
"page_index": 1,
"page_size": 30,
"modified_begin": "{{LAST_SYNC_TIME|datetime}}",
"modified_end": "{{CURRENT_TIME|datetime}}",
"statuss": ["Confirmed"],
"date_type": 2
}调用接口后，我们会得到一个包含多个采购入库单记录的响应。为了便于后续的数据处理和分析，我们需要对这些原始数据进行清洗和初步加工。
数据转换与写入
轻易云平台提供了自动填充响应（autoFillResponse）和扁平化（beatFlat）功能，这些功能可以帮助我们简化数据处理过程。例如，通过设置beatFlat: ["items"]，我们可以将嵌套的items字段扁平化，从而更方便地进行后续的数据转换和写入操作。
此外，为了确保数据的一致性和完整性，我们还可以利用接管字段功能（omissionRemedy）。例如，当某些字段缺失或不符合预期时，可以通过定时任务（crontab）自动填充默认值：
{
"crontab": "0 0 * * *",
"takeOverRequest": [
{
"field": "modified_begin",
"value": "_function FROM_UNIXTIME( unix_timestamp() -86400 , '%Y-%m-%d %H:%i:%s' )",
"type": "string"
}
]
}这个配置确保了即使在没有明确指定起始时间的情况下，也能自动填充前一天的日期，从而保证数据请求的连续性。
实际应用案例
假设我们需要每天同步前一天所有已确认状态的采购入库单，我们可以设置如下定时任务：
{
"crontab": "0 0 * * *",
"takeOverRequest": [
{
"field": "modified_begin",
"value": "_function FROM_UNIXTIME( unix_timestamp() -86400 , '%Y-%m-%d %H:%i:%s' )",
"type": "string"
},
{
"field": "modified_end",
"value": "_function FROM_UNIXTIME( unix_timestamp() , '%Y-%m-%d %H:%i:%s' )",
"type": "string"
}
]
}通过上述配置，每天零点系统会自动发起一次请求，同步前一天所有已确认状态的采购入库单。这种方式不仅提高了数据同步的效率，还减少了人工干预的必要性。
综上所述，通过合理配置聚水潭接口/open/purchasein/query及其相关参数，我们能够高效地获取并加工采购入库单数据，为后续的数据转换与写入奠定坚实基础。
轻易云数据集成平台ETL转换与金蝶云星辰V2API接口的集成案例
在数据集成过程中，将源平台的数据转换为目标平台所需的格式是关键步骤之一。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台将聚水潭采购入库单数据转换并写入金蝶云星辰V2 API接口。
元数据配置解析
元数据配置是实现数据转换和写入的核心。以下是针对金蝶云星辰V2 API接口的元数据配置：
{
"api": "/jdy/v2/scm/pur_inbound",
"effect": "EXECUTE",
"method": "POST",
"number": "1",
"id": "1",
"name": "1",
"idCheck": true,
"operation": {
"method": "merge",
"field": "po_id,modified",
"bodySum": ["items_qty"],
"bodyName": "items",
"header": ["po_id", "io_date", "supplier_id", "remark", "wms_co_id", "wh_id", "supplier_name"],
"body": ["items_sku_id", "items_qty", "items_cost_price", "items_remark"]
},
"request": [
{
"field": "bill_date",
"label": "单据日期",
...
},
...
]
}数据请求与清洗
首先，我们需要从聚水潭获取采购入库单的数据。假设我们已经通过API或其他方式获取了这些原始数据，接下来需要对其进行清洗和预处理，以便后续的ETL操作。
数据转换与写入
-
定义请求字段
在
request部分，我们定义了需要发送到金蝶云星辰V2 API的字段及其对应关系。例如：{ ... { "field": "bill_date", ... "value": "{io_date}" }, ... }bill_date字段对应的是源数据中的io_date，这种映射关系确保了数据能够正确传输。 -
处理复杂字段
对于复杂字段，如商品分录（
material_entity），我们需要进一步处理每个子项：{ ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... { ... } } } } } } } } } } } } } }, ...每个子项都包含多个字段，例如商品编码、仓库编码、数量等。这些字段通过嵌套结构进行映射和传递。
-
ID查找与映射
某些字段需要通过查找表进行映射，例如供应商编码（
supplier_id）：{ ..., { ..., ..., ..., ..., ..., ..., ..., ..., ..., ..., ..., ..., ..., ..., ..., ..., ..., ..., }, "_findCollection find id from dffdeb38-c2f6-3e7c-b6fc-7ab48d2421eb where name={supplier_name}"使用
_findCollection方法可以从指定集合中查找对应的ID值，这对于保证数据一致性非常重要。 -
合并与计算
在操作部分，我们定义了如何合并和计算某些字段，例如：
{ ... { method: 'merge', field: 'po_id,modified', bodySum: ['items_qty'], bodyName: 'items', header: ['po_id', 'io_date', 'supplier_id', 'remark', 'wms_co_id', 'wh_id', 'supplier_name'], body: ['items_sku_id', 'items_qty', 'items_cost_price', 'items_remark'] }, ... }method: merge表示将多个记录合并为一条，并计算出总数量（bodySum: ['items_qty']）。 -
最终写入
最后，通过POST方法将处理后的数据发送到金蝶云星辰V2 API接口：
{ api: '/jdy/v2/scm/pur_inbound', effect: 'EXECUTE', method: 'POST' //...其他参数 }
这一步确保了所有预处理和转换后的数据能够准确无误地写入目标系统。
通过上述步骤，我们成功地将聚水潭采购入库单的数据转换为金蝶云星辰V2所需的格式，并完成了最终的数据写入。这不仅提高了系统间的数据一致性，也大大简化了人工干预的复杂度。
