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您的记录到报告流程：期间结账与对账数据模板

BlackLine

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记录到报告流程：期间结账与对账属性(20) 记录到报告流程：期间结账与对账活动(14) 数据提取指南(1)

您的记录到报告流程：期间结账与对账数据模板

此模板为准备记录到报告流程：期间结账与对账数据提供完整指南，列出需要收集的关键属性和跟踪的重要活动，并提供实用的数据提取建议。借助此资源简化数据准备流程，为顺利开展分析做好准备。

建议收集的属性
需要跟踪的关键活动
BlackLine数据提取指南

刚接触事件日志？了解如何创建流程挖掘事件日志.

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记录到报告流程：期间结账与对账属性

以下是建议纳入事件日志的数据字段，可用于全面分析记录到报告流程：期间结账与对账。

5 必填 6 建议填写 9 选填

	名称	说明
	开始时间 EventTime	表示活动或事件开始时间的时间戳。
说明 EventTime提供期间结账流程中特定步骤开始的准确日期和时间。此时间戳对于正确排列事件顺序，以及计算不同流程步骤之间的耗时至关重要。分析时，此属性用于构建每个案例的事件时间线，也是计算所有时间相关指标的依据，例如周期时间、等待时间和处理时间。这些指标对于发现延误和低效环节至关重要。重要性此时间戳对于排列事件顺序、还原流程，以及计算所有基于时长的绩效指标至关重要。获取途径对应于BlackLine任务、对账或日记账分录记录中的创建日期、开始日期或状态变更时间戳。示例 2023-10-02T09:00:00Z2023-10-05T14:30:15Z2023-10-10T11:21:05Z
	活动 ActivityName	期间结账过程中发生的特定业务事件或任务的名称。
说明此属性描述记录到报告流程中的单个步骤或里程碑，例如“对账已准备”或“调整日记账已过账”。这些事件按时间顺序排列，用于还原各财务期间的流程。分析活动的顺序和频率，有助于发现实际流程路径、与标准过程的偏差，以及流程停滞的瓶颈。这也是创建流程图和计算关键绩效指标的基础。重要性它构成流程图的基础，可用于展示和分析流程、变体及异常。获取途径通常根据BlackLine各模块（如任务、日记账和账户对账）中的事件日志、任务状态或审计跟踪记录生成。示例对账已准备对账已认证调整日记账已过账期间已关闭
	财务期间 FinancialPeriod	特定财务报告周期（如月份或季度）的唯一标识符，也是主要案例标识符。
说明财务期间用于归集特定报告周期内所有结账和账户对账活动。例如，“2023-01”代表2023年1月的所有结账活动。在流程挖掘中，此属性对于分析期间结账流程的端到端耗时至关重要。它支持比较不同期间的周期时间，帮助发现趋势、季节性变化，以及流程改进随时间产生的影响。重要性这是连接所有相关结账和对账活动的核心标识符，可完整呈现各期间的流程及其绩效。获取途径通常根据BlackLine期间结账或对账模块中的报告期间信息生成，也可能由年份和月份字段组合而成。示例 2023-122024年第一季度2023-092024财年第三期间
	最近一次数据更新 LastDataUpdate	数据最近一次从源系统刷新时的时间戳。
说明此属性表示数据集最近一次更新的时间，可帮助您了解所分析数据的新旧程度，从而掌握流程洞察的时效性。仪表板使用者需要了解分析结果的时效性。此信息有助于管理预期，并确认决策依据的数据足够新。重要性它能让用户了解数据的时效性，这对于依据分析结果及时作出相关业务决策至关重要。获取途径此时间戳在数据提取、转换和加载（ETL）过程中生成并存储。示例 2024-03-15T02:00:00Z2024-03-16T02:00:00Z
	源系统 SourceSystem	提取事件数据的系统。
说明此属性用于标识流程数据的来源。在此视图中，值始终为“BlackLine”；在涉及多个系统的更广泛场景中，它有助于区分数据源。在多系统分析中，此字段对于了解数据沿袭和比较各系统的绩效至关重要。即使只查看单个系统，它也能为数据治理和管理提供重要背景。重要性它提供数据来源的重要背景信息，是开展数据治理、验证以及与其他系统集成的必要依据。获取途径通常在数据转换过程中添加静态值，用于标记记录来源。示例 BlackLineBlackLine-APIBlackLine-Reporting
	公司代码 CompanyCode	执行财务活动的法人实体标识。
说明公司代码代表组织内的特定法人实体。财务结账通常按公司代码分别进行，之后再汇总。此属性对于按实体分析期间结账流程至关重要。您可以据此比较不同法人实体的表现，这对公司间对账时长分析尤为重要，也有助于找出结账流程最复杂或效率最低的实体。重要性您可以按法人实体细分流程分析，从而识别特定实体的瓶颈和绩效问题。获取途径 BlackLine及源ERP中的大多数财务交易（包括日记账分录和对账）均提供此标准字段。示例 1000US01DE012500
	对账状态 ReconciliationStatus	对账任务当前或最终的状态。
说明此属性记录特定时间点的对账状态，例如“未开始”、“进行中”、“已认证”或“已驳回”，反映单项对账的进度和结果。按状态分析对于“对账状态细分”仪表板至关重要，可帮助管理者快速了解待处理、已完成或需要关注的对账数量。跟踪状态变化有助于发现返工循环，以及审核和审批周期中的延误。重要性它清晰呈现对账进度和结果，有助于发现积压，并跟踪流程是否符合规定。获取途径可直接从BlackLine账户对账模块记录的状态字段中获取。示例已编制已认证已批准已拒绝逾期未处理
	总账科目 GLAccount	与对账或日记账分录关联的总账科目编号。
说明此属性用于标识正在对账或调整的科目表中的具体科目，为流程活动提供详细的财务背景。按总账科目分析对于手工日记账调整趋势仪表板至关重要，有助于识别最需要人工处理的科目。它还可用于发现返工，例如同一期间内对同一科目进行多次调整或尝试对账。重要性此属性提供财务背景，帮助您找出容易出错、需要频繁调整或导致结账延迟的科目。获取途径这是BlackLine账户对账和日记账分录模块中的主要字段。示例 101000405020210010
	结束时间 EventEndTime	表示活动或事件完成时间的时间戳。
说明 EventEndTime提供特定任务完成的准确日期和时间。结合StartTime，可计算单项活动的处理时间。分析时，EndTime对于计算每个步骤的耗时至关重要。这有助于找出整体流程中耗时最长的活动，为瓶颈分析和资源分配评估提供依据。重要性它支持计算活动处理时间，是发现瓶颈和衡量运营效率的基础。获取途径对应于BlackLine任务、对账或日记账记录中的完成日期、最后修改日期或特定状态变更时间戳。示例 2023-10-02T11:30:00Z2023-10-05T15:00:45Z2023-10-10T11:25:10Z
	负责人 ResponsibleUser	执行或负责该活动的人员的用户ID或姓名。
说明此属性用于标识负责执行特定任务的人员，例如准备对账或过账日记账分录。其值可以是用户名、员工ID或电子邮件地址。按负责人分析数据，有助于了解工作量分布、个人绩效和培训需求。您可以据此判断谁的表现突出、工作分配是否均衡，以及返工或错误最常出现在哪些环节。重要性此属性对于分析工作量分布、发现特定用户群体造成的瓶颈，以及评估团队绩效至关重要。获取途径可在BlackLine模块中的“分配给”、“完成者”、“编制人员”、“认证人员”或“审批人”等字段中找到。示例 john.doejane.smithuser123
	部门 Department	与活动或用户相关的职能部门或团队。
说明部门属性表示负责某项活动的业务单元，例如“企业会计”或“内部审计”。此信息通常来自用户资料或任务本身的性质。此维度有助于比较组织不同部门的流程绩效，发现哪些部门效率较高、哪些部门在结账期间可能需要更多资源，以及哪些跨部门交接造成了延误。重要性它支持比较不同业务单元的绩效，对于部门层面的工作量和瓶颈分析至关重要。获取途径此信息可来自与ResponsibleUser关联的用户资料数据，也可来自BlackLine或相关ERP系统中的任务或总账账户属性。示例企业会计财务规划与分析内部审计税务
	对账ID ReconciliationId	特定账户对账任务的唯一标识符。
说明对账ID是为每个财务期间内特定总账科目的对账分配的唯一键，可精确跟踪每项对账在流程中的进展。分析时，此ID有助于区分同一科目在不同时段发生的不同对账。它对于详细下钻分析、调查具体问题以及准确跟踪每项工作的状态和历史记录至关重要。重要性此ID为每项对账提供唯一键，便于跟踪并深入分析具体问题领域。获取途径这是BlackLine账户对账模块为每条对账记录自动生成的唯一标识符。示例 REC-893475REC-893476REC-893477
	对账类型 ReconciliationType	对对账进行分类，例如资产负债表、损益或公司间对账。
说明此属性用于对正在执行的对账类型进行分类。不同类型的对账在复杂程度、风险和预期完成时间方面可能有所不同，因此此属性十分重要。您可以使用此属性细分分析，比较不同对账类别的表现和挑战。例如，判断公司间对账是否比标准资产负债表对账耗时更长。重要性此属性支持按不同对账类别细分分析，而各类别的复杂程度和风险特征往往不同。获取途径此属性可根据总账科目的属性或BlackLine中的对账模板设置得出。示例资产负债表损益公司间对账银行对账
	币种 Currency	金额所用的币种代码，例如USD或EUR。
说明此属性指定AdjustmentAmount所用的币种。跨国组织的日记账分录可能使用多种本地币种。币种是理解任何财务金额所必需的背景信息，可确保正确解读金额并进行汇总和比较。分析时通常需要将金额换算为统一的报告币种。重要性此属性为金额提供必要背景，确保金额解读准确，并支持报告所需的正确币种换算。获取途径通常可在BlackLine日记账模块的金额字段旁找到，也可在关联公司代码的属性中查看。示例 USDEURGBPJPY
	日记账ID JournalId	特定日记账分录的唯一标识符。
说明日记账ID是BlackLine中每条手工调整日记账分录的唯一键，可从创建到过账全程单独跟踪。此ID是手工日记账调整趋势仪表板的重要依据，可精确统计手工调整数量，并帮助分析人员深入查看具体分录，调查可能反映数据或流程问题的情况。重要性此ID可唯一标识每条手工日记账分录，对于统计调整数量和调查调整量过高的根本原因至关重要。获取途径这是BlackLine日记账模块为每条分录自动生成的唯一标识符。示例 JRN-2023-10-001JRN-2023-10-002ADJ-58321
	是否按时完成 IsOnTime	用于标记期间结账是否在目标日期前完成的计算字段。
说明此布尔属性通过比较“期间已结账”活动的实际完成时间与该财务期间的“TargetCompletionDate”得出，可清晰显示是否按时完成。此标记是计算“按时完成期间结账率”KPI的依据。您可以轻松筛选并查看按时或逾期的期间，快速找出未能按时完成、需要进一步调查的期间。重要性此属性通过标记未能按时完成的案例，简化绩效跟踪，并直接支持合规和SLA报告。获取途径在流程挖掘工具中，将最后一次“期间已结账”活动的时间戳与“TargetCompletionDate”属性进行比较即可计算得出。示例 truefalse
	是否自动执行 IsAutomated	用于标记活动由系统还是人工用户执行的布尔值。
说明此标记用于区分系统自动执行的任务（例如自动认证低风险对账）和用户手动执行的任务，是了解结账流程自动化程度的重要依据。分析此属性有助于衡量自动化举措的影响。您可以比较自动任务与手动任务的速度和一致性，并找出进一步自动化的机会，以提高效率、减少人为错误。重要性此属性有助于衡量流程的自动化程度，并找出可自动执行的手动任务，从而提高效率。获取途径可通过检查ResponsibleUser是否为系统或服务账户，或查看BlackLine任务属性中的特定标记得出。示例 truefalse
	是否返工 IsRework	用于标记属于返工循环的活动的计算字段。
说明对于表明流程不必要地重复步骤的活动，此标记设为true。例如，同一项对账先出现“对账已拒绝”事件，随后又出现“对账已编制”事件，则会标记为返工。识别返工对于发现流程效率低下和质量问题至关重要。“对账返工率”KPI根据此属性计算，可突出显示首次未能正确完成工作、导致资源浪费和延误的环节。重要性此属性可标记低效的流程循环和重复工作，帮助量化资源浪费并找出质量问题的根本原因。获取途径通常由流程挖掘工具的算法计算得出。算法会检测同一案例中的重复活动序列，通常涉及相同的ReconciliationId或GLAccount。示例 truefalse
	目标完成日期 TargetCompletionDate	计划完成财务期间结账的截止日期。
说明此属性表示完成期间结账流程的正式截止日期，可作为衡量实际完成时间的基准。此日期是计算“按时完成期间结账率”KPI的必要依据。通过将“期间已结账”活动的实际完成时间戳与目标日期进行比较，分析可以标记逾期期间并衡量延迟时长，这对合规和报告至关重要。重要性此日期是衡量是否按时完成的基准，也是计算“按时完成期间结账率”等合规相关KPI的必要依据。获取途径此日期通常在BlackLine的期间结账日历或任务管理设置中确定。示例 2023-10-15T23:59:59Z2024-01-12T23:59:59Z
	调整金额 AdjustmentAmount	手工调整日记账分录的金额。
说明此属性记录手工调整的财务影响，可表示为单一金额，也可分别记录借方和贷方金额。除调整数量外，分析调整金额也能更全面地了解其影响。特定科目或部门出现大额或频繁调整，可能意味着存在重大财务报告风险或上游流程问题，需要及时处理。重要性此属性量化手工调整的财务影响，帮助您优先调查金额较大的变更。获取途径可在BlackLine日记账模块的金额字段中获取。示例 1500.75-250.0010000.00

必填建议填写选填

记录到报告流程：期间结账与对账活动

以下是建议记录在事件日志中的关键流程步骤和里程碑，可用于准确发现流程并识别瓶颈。

6 建议填写 8 选填

	活动	说明
	对账已批准	表示账户对账已获最终批准，所有审核级别均已完成。对账达到最终批准状态时，系统会记录此事件。
重要性这是重要的里程碑，标志着一项关键工作单元已完成。此事件对于衡量端到端对账周期时间和发现审批瓶颈至关重要。获取途径可根据BlackLine账户对账模块中的最终批准状态变化时间戳推断。对账工作流全部完成时，即发生此事件。采集对账状态变为“已批准”或工作流中的最终批准状态时，系统会生成此事件。事件类型 inferred
	对账已认证	标志着编制人员已完成账户对账工作，并正式提交审核。通常，BlackLine账户对账模块中的对账对象状态发生变化时，会记录此事件。
重要性这是流程中的关键交接点。分析认证与批准之间的耗时，有助于发现对账审核工作流中的瓶颈，并支持计算对账审批时间这一关键绩效指标。获取途径可根据账户对账模块中的状态变化时间戳推断。对账状态变为“已认证”或其他表示已准备好审核的状态时，即发生此事件。采集对账状态字段变为“已认证”时，系统会生成此事件。事件类型 inferred
	期间已关闭	这是最后一项活动，表示所有结账相关任务均已完成，财务期间正式关闭。该期间不再允许过账交易。
重要性这是流程的主要结束事件，用于计算整体期间结账周期时间和期间按时结账率。获取途径当BlackLine结账管理模块中的期间整体状态设为“已关闭”时，可以记录此事件；也可以根据结账计划中最后一项任务的完成时间戳推断。采集确定期间状态变为“已关闭”的时间戳，或最后一项已完成任务的时间戳。事件类型 inferred
	期间结账开放	此活动标志着特定期间的财务结账正式开始。通常，这是BlackLine结账管理模块中的计划事件，任务随之激活，该期间状态也会标记为“开放”。
重要性这是流程的主要开始事件。整体期间结账周期时间、源数据收集周期时间等指标均从此时开始计算。获取途径此事件可能记录在BlackLine结账管理（任务管理）模块中。可根据结账计划的激活日期，或该财务期间最早任务的开始日期推断。采集确定任务或期间在结账计划中变为“活跃”状态的最早时间戳。事件类型 inferred
	调整日记账已过账	在BlackLine中创建的调整日记账分录已成功过账到源ERP系统的总账。这表示更正已正式入账。
重要性此活动直接支持手工调整日记账数量这一关键绩效指标，对于发现数据质量较差或控制薄弱、因而需要频繁手工修正的环节至关重要。获取途径可通过BlackLine日记账分录模块中的状态变化记录此事件。日记账状态更新为“已过账”时，即发生此事件，通常由与ERP的集成确认。采集日记账分录状态变为“已过账”时，系统会记录此事件。事件类型 inferred
	财务报表已生成	资产负债表和损益表等正式财务报表已编制完成。这是重要里程碑，表示核心报告材料已汇总完毕。
重要性标志着流程从会计处理转入财务报告和分析。跟踪此活动有助于衡量结账最后阶段的报告效率。获取途径这通常作为BlackLine结账管理模块中的关键任务进行管理。任务完成表示报表已准备好审核。采集记录结账计划中“生成财务报表”任务的完成时间戳。事件类型 inferred
	任务已完成	指定用户将期间结账清单中的某项任务标记为已完成。这表示一项明确的过程已完成，例如控制检查或报告步骤。
重要性分析任务完成情况，可以细致了解结账期间的进度，并帮助确定整体时间安排中哪些具体步骤造成了延误。获取途径这是BlackLine结账管理（任务管理）模块中的明确事件。用户将任务标记为完成时，系统会记录其完成时间戳。采集用户将任务状态更新为“已完成”时，系统会记录此事件。事件类型 explicit
	任务已逾期	计划中的结账任务已超过规定的到期日，仍未完成。此事件根据当前时间与任务到期日的比较结果计算得出。
重要性此事件有助于在问题严重影响结账期限之前，发现合规问题和潜在瓶颈，并主动管理结账流程。获取途径这不是系统中明确记录的事件。必须根据结账管理模块数据中的任务完成时间戳和任务到期日属性进行计算。采集比较“任务到期日”和“任务完成时间戳”后计算得出。如果完成时间晚于到期日，则任务已逾期。事件类型 calculated
	对账已准备	用户已完成账户对账所需步骤，但尚未正式提交审核。对账保存时，如果状态显示为“进行中”或“已准备”，则会记录此事件。
重要性跟踪此活动有助于了解对账所需的初始工作量。从此时到认证完成之间耗时较长，可能意味着对账复杂，或用户工作量过大。获取途径可根据BlackLine账户对账模块中的状态变化推断。此事件对应对账首次从“未开始”变为活跃状态的时间。采集对账状态从“未开始”变为“进行中”或类似状态时，系统会记录此事件。事件类型 inferred
	对账已审核	表示对账已通过至少一级审核。在多级审批工作流中，这代表最终签核前的中间审批步骤。
重要性此活动有助于诊断复杂审批链中的延误环节，并区分初审耗时与后续更高级别审批耗时。获取途径可根据账户对账模块中的状态变化推断。当具有审核权限的用户执行审批操作，但工作流尚未全部完成时，即记录此事件。采集对账状态变为“已审核”或“一级已批准”等中间审批状态时，系统会记录此事件。事件类型 inferred
	对账已驳回	审核人员驳回了已认证的对账，并将其退回编制人员修改。此事件表示存在质量问题或异常，并启动返工流程。
重要性此活动对于衡量流程质量和返工情况至关重要。驳回频繁可能表明培训不足、政策不明确或数据质量存在问题。获取途径可根据账户对账模块中的状态变化推断。对账状态变为“已驳回”或对账被退回编制人员队列时，系统会记录此事件。采集对账状态字段更新为“已驳回”或类似状态时，会触发此事件。事件类型 inferred
	源数据已加载	表示已完成将ERP等源系统中的交易数据加载到BlackLine。这是开始该期间对账和日记账分录活动的前提。
重要性数据加载延误会成为整个结账流程中的重要瓶颈。跟踪此活动有助于衡量数据收集周期时间，并发现上游数据源问题。获取途径这可能记录为结账管理模块中的特定任务完成事件。也可以根据该财务期间首笔交易导入BlackLine的时间戳推断。采集记录特定“加载数据”任务的完成时间戳，或使用该期间最早的交易导入时间戳。事件类型 inferred
	试算平衡表已生成	表示已生成并审核初步或最终试算平衡表。这是编制最终财务报表前的重要里程碑。
重要性此活动是结账流程中的关键控制点。试算平衡表迟迟无法生成稳定版本，通常表明此前的对账或日记账分录步骤存在重大问题。获取途径这通常作为BlackLine结账管理模块中的特定里程碑任务进行管理。任务完成表示试算平衡表已准备就绪。采集记录结账计划中特定“生成试算平衡表”任务的完成时间戳。事件类型 inferred
	调整日记账已创建	用户在对账过程中发现需要调整，并在BlackLine中创建了日记账分录。该分录尚未过账到ERP系统。
重要性跟踪日记账创建情况有助于了解调整的数量和时间。此事件可区分问题的发现与通过过账最终解决问题。获取途径这通常是BlackLine日记账分录模块中明确记录的事件。为该期间创建新的日记账分录记录时，即会生成此事件。采集用户保存新的日记账分录时，系统会创建日志记录。事件类型 explicit

建议填写选填

数据提取指南

如何从BlackLine获取数据

步骤

准备工作：配置BlackLine API访问权限
- 使用管理员权限登录您的BlackLine实例。
- 进入Admin部分并找到API Management。如果看不到此选项，请联系BlackLine管理员。
- 创建新的API应用注册，以生成Client ID和Client Secret。
- 确保为应用授予读取对账、Task、日记账和用户数据所需的权限范围。
- 为应用生成Refresh Token，供脚本用于身份验证。
- 妥善保管Client ID、Client Secret和Refresh Token。
设置Python环境
- 确保系统已安装Python 3.8或更高版本。
- 打开终端或命令提示符，运行以下命令安装所需库：pip install requests pandas
配置Python脚本
- 将“Query”部分提供的Python代码保存为文件，例如extract_blackline_data.py。
- 使用文本编辑器打开文件，找到顶部的配置部分。
- 将BLACKLINE_BASE_URL、CLIENT_ID、CLIENT_SECRET和REFRESH_TOKEN的占位值替换为您在步骤1中获取的凭据。
- 设置START_DATE和END_DATE变量以确定数据提取的时间范围。日期格式为“YYYY-MM-DD”。
了解脚本逻辑
- 脚本首先使用您的凭据向BlackLine API进行身份验证，以获取临时访问令牌。
- 随后，脚本会按顺序调用API，提取指定日期范围内的对账、Task和日记账数据。
- 脚本包含API分页处理逻辑，可确保获取所有记录，而不仅是第一页的数据。
转换数据并创建事件
- 对于获取的每条记录（对账、Task或日记账），脚本会将其转换为一个或多个事件。
- 例如，一条从API获取的对账记录可根据数据中的不同时间戳字段，在事件日志中生成多行：“对账已准备”“对账已认证”“对账已批准”等。
- 脚本会在BlackLine Task列表中查找特定的预定义名称，以识别“月结期间开启”或“财务报表已生成”等关键里程碑活动。您必须更新脚本中的MILESTONE_TASK_MAPPING字典，使其与BlackLine配置中的Task确切名称一致。
运行脚本
- 打开终端或命令提示符，切换到保存脚本的目录。
- 运行命令：python extract_blackline_data.py
- 脚本提取和处理数据时，会在控制台显示进度信息。
检查输出文件
- 脚本运行完成后，会在同一目录下生成名为blackline_event_log.csv的CSV文件。
- 该文件包含提取的事件日志，并按要求设置列，以便上传至ProcessMind。
- 上传前请打开CSV文件，检查数据是否正确且完整。

配置

API凭据：脚本需要使用BlackLine实例中已注册API应用的CLIENT_ID、CLIENT_SECRET和REFRESH_TOKEN。请妥善保密。
BlackLine基础URL：您需要提供BlackLine实例的API基础URL，例如https://api.blackline.com/v2。
日期范围：START_DATE和END_DATE参数用于设置提取时间范围。首次提取建议选择3至6个月，以便获取足够的数据用于分析，同时控制数据量。
里程碑Task映射：脚本能否识别“期间已关闭”或“试算平衡表已生成”等关键流程里程碑，取决于MILESTONE_TASK_MAPPING字典。您必须配置该映射，使其与BlackLine Close Management设置中的对应Task确切名称一致。
分页限制：LIMIT变量用于设置每次API调用请求的记录数。默认值通常足够，也可根据性能和API服务器建议进行调整。
准备条件：API用户账户必须具备账户对账、Task管理和日记账分录模块的读取权限。缺少这些权限时，脚本将运行失败或返回不完整的数据。

查询示例 python

import requests
import pandas as pd
import datetime
import time
import os

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION SECTION --- #
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your BlackLine instance details
BLACKLINE_BASE_URL = class="hl-string">"https://[your-instance].blackline.com/v2" class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., https://api.blackline.com/v2
CLIENT_ID = os.environ.get(class="hl-string">'BLACKLINE_CLIENT_ID', class="hl-string">"YOUR_CLIENT_ID")
CLIENT_SECRET = os.environ.get(class="hl-string">'BLACKLINE_CLIENT_SECRET', class="hl-string">"YOUR_CLIENT_SECRET")
REFRESH_TOKEN = os.environ.get(class="hl-string">'BLACKLINE_REFRESH_TOKEN', class="hl-string">"YOUR_REFRESH_TOKEN")

class=class="hl-string">"hl-comment"># Date range for extraction (YYYY-MM-DD)
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-06-30"

class=class="hl-string">"hl-comment"># API request settings
LIMIT = 100 class=class="hl-string">"hl-comment"># Records per page

class=class="hl-string">"hl-comment"># Mapping of BlackLine Task Names to ProcessMind Activity Names
class=class="hl-string">"hl-comment"># CRITICAL: Update these keys to match the exact names of tasks in your BlackLine instance.
MILESTONE_TASK_MAPPING = {
    class="hl-string">"Period Open": class="hl-string">"Period Open For Close",
    class="hl-string">"Load Source System Data": class="hl-string">"Source Data Loaded",
    class="hl-string">"Generate Preliminary Trial Balance": class="hl-string">"Trial Balance Generated",
    class="hl-string">"Generate Final Financial Statements": class="hl-string">"Financial Statements Generated",
    class="hl-string">"Close Period - Final": class="hl-string">"Period Closed"
}
class=class="hl-string">"hl-comment"># --- END CONFIGURATION --- #

def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with BlackLine API to get an access token."""
    auth_url = fclass="hl-string">"{BLACKLINE_BASE_URL.replace('/v2', '')}/oauth/token"
    payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'refresh_token',
        class="hl-string">'refresh_token': REFRESH_TOKEN,
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET
    }
    try:
        response = requests.post(auth_url, data=payload)
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">'access_token']
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error getting access token: {e}")
        return None

def fetch_paginated_data(endpoint, headers, params):
    class="hl-string">"""Fetches all data from a paginated BlackLine API endpoint."""
    all_data = []
    url = fclass="hl-string">"{BLACKLINE_BASE_URL}/{endpoint}"
    offset = 0
    while True:
        params[class="hl-string">'offset'] = offset
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            records = data.get(class="hl-string">'data', [])
            all_data.extend(records)

            if len(records) < LIMIT:
                break
            offset += LIMIT
            time.sleep(0.5) class=class="hl-string">"hl-comment"># Be respectful to the API rate limits
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {endpoint}: {e}")
            break
    return all_data

def main():
    class="hl-string">"""Main function to extract, transform, and save BlackLine data."""
    print(class="hl-string">"Starting BlackLine data extraction...")
    access_token = get_access_token()
    if not access_token:
        return

    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}',
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'
    }

    event_log = []
    last_data_update = datetime.datetime.now().isoformat()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch and process Reconciliations
    print(class="hl-string">"Fetching reconciliations...")
    rec_params = {class="hl-string">'limit': LIMIT, class="hl-string">'updatedAfter': START_DATE, class="hl-string">'updatedBefore': END_DATE}
    reconciliations = fetch_paginated_data(class="hl-string">'reconciliations', headers, rec_params)
    for rec in reconciliations:
        common_attrs = {
            class="hl-string">'FinancialPeriod': rec.get(class="hl-string">'periodName'),
            class="hl-string">'CompanyCode': rec.get(class="hl-string">'companyCode'),
            class="hl-string">'GLAccount': rec.get(class="hl-string">'accountNumber'),
            class="hl-string">'Department': rec.get(class="hl-string">'preparer', {}).get(class="hl-string">'department'),
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'BlackLine',
            class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update
        }
        if rec.get(class="hl-string">'preparedDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reconciliation Prepared', class="hl-string">'EventTime': rec[class="hl-string">'preparedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': rec.get(class="hl-string">'preparer', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': class="hl-string">'Prepared'}) 
        if rec.get(class="hl-string">'certifiedDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reconciliation Certified', class="hl-string">'EventTime': rec[class="hl-string">'certifiedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': rec.get(class="hl-string">'preparer', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': class="hl-string">'Certified'}) 
        if rec.get(class="hl-string">'reviewedDate'): class=class="hl-string">"hl-comment"># This may represent first or last review depending on config
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reconciliation Reviewed', class="hl-string">'EventTime': rec[class="hl-string">'reviewedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': rec.get(class="hl-string">'reviewer', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': class="hl-string">'Reviewed'}) 
        if rec.get(class="hl-string">'rejectedDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reconciliation Rejected', class="hl-string">'EventTime': rec[class="hl-string">'rejectedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': rec.get(class="hl-string">'reviewer', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': class="hl-string">'Rejected'}) 
        if rec.get(class="hl-string">'approvedDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reconciliation Approved', class="hl-string">'EventTime': rec[class="hl-string">'approvedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': rec.get(class="hl-string">'approver', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': class="hl-string">'Approved'}) 

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch and process Tasks
    print(class="hl-string">"Fetching tasks...")
    task_params = {class="hl-string">'limit': LIMIT, class="hl-string">'updatedAfter': START_DATE, class="hl-string">'updatedBefore': END_DATE}
    tasks = fetch_paginated_data(class="hl-string">'tasks', headers, task_params)
    today = datetime.datetime.now().isoformat()
    for task in tasks:
        common_attrs = {
            class="hl-string">'FinancialPeriod': task.get(class="hl-string">'periodName'),
            class="hl-string">'CompanyCode': task.get(class="hl-string">'companyCode'),
            class="hl-string">'GLAccount': None,
            class="hl-string">'Department': task.get(class="hl-string">'assignee', {}).get(class="hl-string">'department'),
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'BlackLine',
            class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update
        }
        if task.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'Completed' and task.get(class="hl-string">'completedDate'):
            activity_name = MILESTONE_TASK_MAPPING.get(task.get(class="hl-string">'name'), class="hl-string">'Task Completed')
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': activity_name, class="hl-string">'EventTime': task[class="hl-string">'completedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': task.get(class="hl-string">'assignee', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': None})
        elif task.get(class="hl-string">'dueDate') and task.get(class="hl-string">'dueDate') < today and task.get(class="hl-string">'status') != class="hl-string">'Completed':
             event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Task Delinquent', class="hl-string">'EventTime': task[class="hl-string">'dueDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': task.get(class="hl-string">'assignee', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': None})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Fetch and process Journals
    print(class="hl-string">"Fetching journals...")
    journal_params = {class="hl-string">'limit': LIMIT, class="hl-string">'updatedAfter': START_DATE, class="hl-string">'updatedBefore': END_DATE}
    journals = fetch_paginated_data(class="hl-string">'journals', headers, journal_params)
    for journal in journals:
        common_attrs = {
            class="hl-string">'FinancialPeriod': journal.get(class="hl-string">'periodName'),
            class="hl-string">'CompanyCode': journal.get(class="hl-string">'companyCode'),
            class="hl-string">'GLAccount': journal.get(class="hl-string">'lines', [{}])[0].get(class="hl-string">'accountNumber'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Get account from first line
            class="hl-string">'Department': journal.get(class="hl-string">'creator', {}).get(class="hl-string">'department'),
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'BlackLine',
            class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update
        }
        if journal.get(class="hl-string">'createdDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Adjusting Journal Created', class="hl-string">'EventTime': journal[class="hl-string">'createdDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': journal.get(class="hl-string">'creator', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': None})
        if journal.get(class="hl-string">'postedDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Adjusting Journal Posted', class="hl-string">'EventTime': journal[class="hl-string">'postedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': journal.get(class="hl-string">'poster', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': None})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Create DataFrame and save to CSV
    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events found for the specified period.")
        return

    df = pd.DataFrame(event_log)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add missing recommended columns with null values if they don't exist
    recommended_cols = [class="hl-string">'EventEndTime']
    for col in recommended_cols:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns to match ProcessMind requirements
    final_cols = [class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'EventEndTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate', class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'Department', class="hl-string">'ReconciliationStatus', class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'GLAccount']
    df = df[final_cols]

    output_file = class="hl-string">'blackline_event_log.csv'
    df.to_csv(output_file, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_file}")

if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    main()

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