# 飞书数据同步工具 这个工具提供了与飞书多维表格进行数据同步的功能,支持双向同步:从飞书导入数据到数据库,以及从数据库导出数据到飞书。同时支持将达人数据同步到外部知识库。 ## 功能特点 - 从飞书多维表格导入数据到数据库 - 从Excel文件更新数据库记录 - 从数据库导出数据到飞书多维表格 - 从特定数据库模型导入数据到飞书 - 从自定义SQL查询导入数据到飞书 - 将达人信息同步到外部知识库 - 支持Gmail和飞书达人信息的统一管理 - 支持自定义字段映射 - 支持记录过滤和数量限制 ## 使用方法 ### 显示帮助信息 ```bash python feishu.py help ``` ### 从飞书导入数据到数据库 ```bash python feishu.py sync_from_feishu ``` ### 从Excel文件更新数据库记录 ```bash python feishu.py update_from_excel ``` ### 从数据库导出数据到飞书多维表格 ```bash python feishu.py export_to_feishu [--handle 关键字] [--limit 数量] ``` 例如,导出Handle包含"tiktok"的前10条记录: ```bash python feishu.py export_to_feishu --handle tiktok --limit 10 ``` ### 从特定数据库模型导入数据到飞书 ```bash python feishu.py import_from_db <模型名称> [--filters 字段1=值1,字段2=值2,...] [--limit 数量] ``` 支持的模型: - Data:数据模型 - KnowledgeBase:知识库模型 - FeishuCreator:飞书创作者模型 例如,导入技术部的管理员数据: ```bash python feishu.py import_from_db Data --filters type=admin,department=技术部 --limit 50 ``` ### 从自定义SQL查询导入数据到飞书 ```bash python feishu.py custom_import ``` SQL文件格式示例: ```sql -- 查询语句 SELECT id, name, type FROM your_table WHERE condition; -- FIELD_MAPPING: { "id": "飞书ID字段", "name": "飞书名称字段", "type": "飞书类型字段" } ``` ### 将达人信息同步到知识库 ```bash python feishu.py sync_to_kb --id | --handle | --email ``` 例如,同步特定达人信息到知识库: ```bash python feishu.py sync_to_kb --handle tiktok_user123 ``` ## 示例 在`examples`目录中提供了几个示例文件: - `custom_query.sql`:自定义SQL查询示例,包含字段映射 - `creator_kb_query.sql`:查询达人信息并检查知识库映射的SQL示例 - `sample_data_template.txt`:Excel导入模板说明 ## REST API接口 除了命令行工具外,还提供了以下REST API接口: ### 1. 飞书数据同步API ``` POST /api/feishu/sync ``` 参数: - `sync_type` (可选):同步类型,默认为"all" - `handle` (可选):指定特定的达人Handle - `create_kb` (可选):是否创建知识库,默认为false ### 2. 达人信息同步到知识库API ``` POST /api/feishu/to_kb ``` 参数: - `creator_id`、`handle`或`email`:至少提供一个参数用于识别达人 ### 3. 检查达人知识库API ``` POST /api/feishu/check_kb ``` 参数: - `creator_id`、`handle`或`email`:至少提供一个参数用于识别达人 ## 与Gmail集成 本工具支持与Gmail系统集成,实现达人信息的统一管理: 1. 当通过飞书同步达人信息到知识库时,会检查该达人是否已有Gmail映射 2. 如果该达人邮箱已有Gmail映射,则使用现有知识库 3. 如果没有映射,则创建新的知识库并建立映射关系 4. 知识库文档采用追加模式,保留历史记录 ## 配置 飞书API配置位于代码中,包括: - APP_TOKEN:飞书应用的AppToken - TABLE_ID:飞书多维表格的TableID - USER_ACCESS_TOKEN:用户访问令牌 如需修改这些配置,请编辑相应的函数中的变量。 ## 注意事项 1. 确保已安装所需的依赖:`lark_oapi`, `pandas`, `django`等 2. 在执行数据库操作前,确保数据库连接已正确配置 3. 自定义SQL查询应避免执行修改数据的操作(INSERT, UPDATE, DELETE等) 4. 导入大量数据时,可能需要分批处理,使用`--limit`参数控制数量 5. 创建知识库需要管理员权限,确保有可用的管理员账号 ## 常见问题 ### Q: 导入数据时出现字段不匹配错误? A: 确保字段名称与飞书多维表格中的字段名称完全匹配,或使用字段映射功能。 ### Q: 如何添加新的数据模型支持? A: 在`import_from_database_to_feishu`函数中添加新的模型映射,并按照现有模式实现字段映射逻辑。 ### Q: 如何处理Gmail和飞书同一个达人的数据合并? A: 系统会自动检查达人邮箱,如果在Gmail中已有映射,会使用同一个知识库,避免重复创建。