小李: 嘿，小王，最近听说主数据管理(MDM)和机器人流程自动化(RPA)可以很好地配合使用，你觉得呢？
小王: 是的，小李。MDM专注于确保企业内部数据的一致性和准确性，而RPA可以帮助快速处理和自动化大量重复性任务。
小李: 那么，如何将两者结合起来呢？比如，我们有一个包含脏数据的客户列表，怎么用RPA来清理它并同步到MDM系统中呢？
小王: 我们可以编写一个Python脚本来实现数据清洗，然后使用RPA工具将结果推送到MDM平台。
小李: 这听起来很酷！你能给我展示一下具体的代码吗？
小王: 当然可以。首先，我们需要导入必要的库。
import pandas as pd
from robot.api import logger
接下来，我们加载数据并进行清洗。
# 加载数据
data = pd.read_csv('customer_data.csv')
# 数据清洗函数
def clean_data(df):
df['name'] = df['name'].str.strip().str.title()
df['email'] = df['email'].str.lower()
return df
# 执行清洗
cleaned_data = clean_data(data)
cleaned_data.to_csv('cleaned_customer_data.csv', index=False)
# 输出日志
logger.info("数据已成功清洗并保存至 cleaned_customer_data.csv")
小李: 这部分代码看起来很不错！那么，接下来我们怎么利用RPA将这些数据发送到MDM系统呢？
小王: RPA工具通常支持HTTP请求或API调用。我们可以使用类似requests的库来完成这个操作。
import requests
# 发送数据到MDM API
url = "https://mdm.example.com/api/customers"
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
response = requests.post(url, json=cleaned_data.to_dict(orient='records'), headers=headers)
if response.status_code == 200:
logger.info("数据已成功上传至MDM系统")
else:
logger.error(f"上传失败，状态码: {response.status_code}")
小李: 太棒了！这样我们就完成了从数据清洗到上传的整个流程。
小王: 没错，通过这种方式，我们不仅提高了效率，还保证了数据的质量。
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