聚水潭数据集成到MySQL：供应商查询单对接BI智选

在本案例中，我们将探讨如何利用聚水潭API接口，将供应商查询单的数据高效地集成到MySQL数据库中的BI智选供应商表。此过程涉及多个关键的技术要点，包括数据抓取、转换、批量写入和异常处理机制。

接口概述与调用方式

首先，我们需要从聚水潭获取相关的API接口，这次使用的是/open/api/company/inneropen/partner/channel/querymysupplier。通过这个接口，能够定时可靠地抓取最新的供应商信息。返回的数据通常包含分页和限流等限制，因此需格外注意分页处理逻辑及重试机制，以确保数据完整性。

import requests

response = requests.get("https://api.jushuitan.com/open/api/company/inneropen/partner/channel/querymysupplier", params=params)
data = response.json()

数据格式转换与自定义逻辑

聚水潭返回的数据格式可能并不完全符合我们的业务需求，因此需要进行一定程度上的自定义转换。在这一部分，可以借助轻易云提供的可视化数据流设计工具，明确展示各个步骤，并依据具体需求调整数据结构，实现与MySQL数据库表结构的一致性。

def transform_data(data):
    transformed_data = []
    for item in data:
        new_item = {
            'supplier_id': item['id'],
            'supplier_name': item['name'],
            # 其他所需字段映射
        }
        transformed_data.append(new_item)
    return transformed_data

批量写入与性能优化

为了应对高吞吐量的数据处理需求，需要采用批量操作来提升效率。同时，通过实时监控系统跟踪任务状态，保证每一条记录都被正确写入MySQL。当发生异常时，通过错误重试机制保障系统稳定运行。例如，可调用MySQL的execute API以实现批量插入或更新操作：

from sqlalchemy import create_engine, text

engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host/dbname')

def batch_insert(data):
    connection = engine.connect()
    try:
        query = text("""
                     INSERT INTO supplier_table (supplier_id, supplier_name)
                     VALUES (:supplier_id, :supplier_name)
                     ON DUPLICATE KEY UPDATE 
                         supplier_name=VALUES(supplier_name);
                     """)
        connection.execute(query, data)
    except Exception as e:
        # 错误重试逻辑
        print(f"Error: {e}")
    finally:
        connection.close()

通过合理调度任务并结合全面监控系统，确保了整个流程的顺利进行和及时响应，对潜在问题迅速做

调用聚水潭接口获取并加工数据的技术案例

在数据集成过程中，调用源系统接口是至关重要的一步。本文将深入探讨如何通过调用聚水潭接口/open/api/company/inneropen/partner/channel/querymysupplier来获取供应商数据，并进行必要的数据清洗和加工。

接口调用配置

首先，我们需要配置元数据以便正确调用聚水潭的API接口。以下是我们使用的元数据配置：

{
  "api": "/open/api/company/inneropen/partner/channel/querymysupplier",
  "effect": "QUERY",
  "method": "POST",
  "number": "supplier_co_id",
  "id": "supplier_co_id",
  "name": "name",
  "request": [
    {"field": "page_num", "label": "页数", "type": "string", "value": "1"},
    {"field": "page_size", "label": "每页数量", "type": "string", "value": "100"}
  ],
  "autoFillResponse": true
}

该配置指定了API的基本信息，包括请求方法为POST、查询类型为QUERY，以及分页参数page_num和page_size。

数据请求与清洗

在实际操作中，我们首先需要发送一个HTTP POST请求到指定的API端点。请求体包含分页参数，以确保我们能够获取所有供应商数据。

import requests
import json

url = 'https://api.jushuitan.com/open/api/company/inneropen/partner/channel/querymysupplier'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
payload = {
    'page_num': '1',
    'page_size': '100'
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
data = response.json()

上述代码段展示了如何发送一个POST请求并解析响应。响应数据通常是一个JSON对象，包含多个供应商的信息。

数据转换与写入

接下来，我们需要对获取的数据进行清洗和转换，以便后续写入目标系统。在这个过程中，我们会提取关键字段，如supplier_co_id和supplier_name，并进行必要的数据格式转换。

def clean_data(raw_data):
    cleaned_data = []
    for item in raw_data.get('data', []):
        cleaned_record = {
            'supplier_co_id': item.get('supplier_co_id'),
            'name': item.get('name')
        }
        cleaned_data.append(cleaned_record)
    return cleaned_data

cleaned_data = clean_data(data)

通过上述函数，我们将原始数据中的每个记录提取出所需字段，并存储在一个新的列表中。这一步确保了数据的一致性和完整性，为后续写入目标系统做好准备。

写入目标系统

最后一步是将清洗后的数据写入目标系统（如BI智选-供应商表）。这通常涉及到数据库操作或通过另一个API接口进行数据推送。

def write_to_target_system(cleaned_data):
    target_url = 'https://target-system-api.com/suppliers'
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}

    for record in cleaned_data:
        response = requests.post(target_url, headers=headers, data=json.dumps(record))
        if response.status_code != 200:
            print(f"Failed to write record: {record}")

write_to_target_system(cleaned_data)

在这个示例中，我们逐条发送POST请求，将清洗后的每条记录写入目标系统。如果某条记录写入失败，会打印出相应的错误信息，便于后续排查问题。

总结

通过上述步骤，我们实现了从聚水潭接口获取供应商数据、进行数据清洗与转换，并最终写入目标系统的全过程。这一过程不仅提高了数据处理的效率，还确保了数据的一致性和准确性。

使用轻易云数据集成平台实现ETL转换并写入MySQL API接口

在数据集成生命周期的第二步中，我们需要将已经集成的源平台数据进行ETL（Extract, Transform, Load）转换，并最终写入目标平台。本文将详细探讨如何使用轻易云数据集成平台将聚水谭-供应商查询单的数据转换为BI智选-供应商表所需的格式，并通过MySQL API接口写入目标平台。

数据请求与清洗

在这个阶段，我们假设已经从聚水谭-供应商查询单中提取了相关数据。这些数据包括供应商编号（supplier_co_id）、供应商公司名（co_name）以及合作状态（status）。这些字段将作为我们后续ETL过程中的输入。

数据转换与写入

接下来，我们需要对提取的数据进行转换，以符合目标平台MySQL API接口的要求。以下是元数据配置示例：

{
  "api": "execute",
  "effect": "EXECUTE",
  "method": "POST",
  "idCheck": true,
  "request": [
    {
      "field": "main_params",
      "label": "主参数",
      "type": "object",
      "children": [
        {
          "field": "supplier_co_id",
          "label": "供应商编号",
          "type": "string",
          "value": "{supplier_co_id}"
        },
        {
          "field": "co_name",
          "label": "供应商公司名",
          "type": "string",
          "value": "{co_name}"
        },
        {
          "field": "status",
          "label": "合作状态",
          "type": "string",
          "value": "{status}"
        }
      ]
    }
  ],
  "otherRequest": [
    {
      "field": "main_sql",
      "label": "主语句",
      "type": "string",
      "describe":"111",
      "value":"REPLACE INTO querymysupplier (supplier_co_id, co_name, status) VALUES (:supplier_co_id, :co_name, :status);"
    }
  ]
}

元数据配置解析

1. API调用类型："api":"execute" 表示我们将执行一个SQL语句。

2. 操作效果："effect":"EXECUTE" 指定了操作类型为执行。

3. HTTP方法："method":"POST" 表明我们使用POST方法提交请求。

4. ID检查："idCheck":true 确保在执行操作前会进行ID检查。

5. 请求参数：

   • main_params 是一个对象类型，包含三个子字段：
     • supplier_co_id：供应商编号，对应源数据中的 {supplier_co_id}。
     • co_name：供应商公司名，对应源数据中的 {co_name}。
     • status：合作状态，对应源数据中的 {status}。

6. 其他请求参数：

   • main_sql：定义了实际执行的SQL语句。这里使用了REPLACE INTO语法，确保如果记录存在则更新，不存在则插入。SQL语句中的参数通过命名占位符（如:supplier_co_id, :co_name, :status）来绑定实际值。

实际操作步骤

1. 提取数据：从聚水谭-供应商查询单中提取所需字段的数据。
2. 构建请求体：根据元数据配置，将提取的数据映射到相应的字段。例如：

   {
    main_params: {
      supplier_co_id: '12345',
      co_name: 'ABC有限公司',
      status: 'active'
    },
    main_sql: 'REPLACE INTO querymysupplier (supplier_co_id, co_name, status) VALUES (:supplier_co_id, :co_name, :status);'
   }

3. 发送请求：使用POST方法，将构建好的请求体发送到指定的MySQL API接口进行处理。

通过上述步骤，我们能够有效地将源平台的数据转换为目标平台所需的格式，并成功写入MySQL数据库。这不仅实现了不同系统间的数据无缝对接，还确保了数据的一致性和完整性。