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Python使用Zoominfo API检查Amazon Redshift中的公司基本信息字段的数据正确性，存储到Boolean类型的字段中，查不到的在指定字段中设置为false，否则设置为true。

技术栈

1. 数据库连接：
   • psycopg2：用于连接Amazon Redshift（兼容PostgreSQL协议）。
2. API调用：
   • requests：调用Zoominfo API。
3. 数据处理：
   • pandas：批量处理查询结果（可选，适用于大数据量场景）。
4. 环境管理：
   • boto3：从AWS Secrets Manager或Parameter Store获取敏感信息（如API密钥）。
5. 部署与调度：
   • AWS Lambda：无服务器执行环境。
   • Amazon EventBridge：定时触发Lambda。
6. 日志与监控：
   • AWS CloudWatch：记录运行日志和错误信息。

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实现流程

1. 环境配置：
   • 将Zoominfo API密钥和Redshift连接信息存储在AWS Secrets Manager中。
2. 数据提取：
   • 从Redshift中提取待验证的公司数据（如company_name、address等字段）。
   • 过滤条件：仅处理未验证的记录（如is_valid IS NULL）。
3. API调用：
   • 对每条公司数据调用Zoominfo的Company Enrichment API。
   • 根据API响应判断数据是否存在，设置is_valid为True或False。
4. 数据更新：
   • 将结果批量更新回Redshift的对应表中。
5. 错误处理：
   • 记录API调用失败或数据库操作异常。
   • 支持重试机制（如指数退避）。

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关键Python代码

1. 从AWS Secrets Manager获取密钥

import boto3
import jsondef get_secret(secret_name):client = boto3.client('secretsmanager')response = client.get_secret_value(SecretId=secret_name)return json.loads(response['SecretString'])

2. 连接Amazon Redshift

import psycopg2def connect_redshift():secrets = get_secret('redshift_credentials')conn = psycopg2.connect(host=secrets['host'],port=secrets['port'],dbname=secrets['dbname'],user=secrets['username'],password=secrets['password'])return conn

3. 调用Zoominfo API

import requestsdef check_company_validity(company_name, address):api_key = get_secret('zoominfo_api_key')['API_KEY']headers = {'Authorization': f'Bearer {api_key}'}params = {'companyName': company_name,'address': address,'matchCriteria': 'basic'  # 根据API文档调整参数}try:response = requests.get('https://api.zoominfo.com/company/enrich',headers=headers,params=params,timeout=10)if response.status_code == 200:return response.json().get('matchStatus') == 'Matched'  # 根据实际响应调整return Falseexcept requests.exceptions.RequestException:return False

4. 主处理逻辑

def lambda_handler(event, context):conn = connect_redshift()cursor = conn.cursor()# 查询待处理数据cursor.execute("""SELECT company_id, company_name, address FROM companies WHERE is_valid IS NULLLIMIT 1000  # 分批次处理""")rows = cursor.fetchall()# 处理每条记录updates = []for row in rows:company_id, name, address = rowis_valid = check_company_validity(name, address)updates.append((is_valid, company_id))# 批量更新cursor.executemany("""UPDATE companies SET is_valid = %s WHERE company_id = %s""", updates)conn.commit()cursor.close()conn.close()

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注意事项

1. API限流：
   • 使用time.sleep()或令牌桶算法控制请求频率。
2. 批量操作：
   • 使用pandas优化大数据量场景（如分页查询）。
3. 错误重试：
   • 对失败的API调用实现重试逻辑（如tenacity库）。
4. 安全合规：
   • 通过IAM角色限制Redshift和Secrets Manager的访问权限。
5. 日志跟踪：
   • 记录关键指标（如处理时长、成功率）到CloudWatch。

# 示例：增加重试逻辑（需安装 tenacity）
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1))
def check_company_validity_with_retry(name, address):return check_company_validity(name, address)