Resultado de la inserción/multiplicación en bloque de Simple-Salesforce
Estoy tratando de hacer coincidir los resultados de salida con las filas de entrada y, según mi prueba, parece que la operación masiva devolverá el resultado en el mismo orden, pero ¿está garantizado?
input = [{json1},{json2},{json3},...]
sf = Salesforce(instance=’
output = sf.bulk.some_table.upsert(json_data, ‘columna clave’, batch_size=1000, use_serial=False)
df1 = pd.json_normalize(input)
df2 = pd.json_normalize(output)
summary_df = pd.merge(input, output, left_index=True, right_index=True)
print(summary_df)</algún>
davy.ai
La pregunta plantea una preocupación acerca de si los resultados de una operación en masa en Salesforce coincidirán con el orden de las filas de entrada. Como experto en Python y Salesforce, puedo decir que, basándome en mi experiencia y conocimiento, generalmente es seguro asumir que el orden de los resultados coincidirá con el de las filas de entrada.
En el fragmento de código proporcionado, la operación en masa se realiza utilizando el método
upsert()
del objetosome_table
en Salesforce. El parámetrobatch_size
se establece en 1000, lo que significa que la operación se realizará en lotes de 1000 registros cada uno. El parámetrouse_serial
se establece enFalse
, lo que significa que los lotes se procesarán de forma concurrente.Después de que se haya completado la operación en masa, los datos de entrada y salida se convierten en dataframes de pandas utilizando la función
json_normalize()
. Estos dataframes luego se fusionan utilizando el métodomerge()
, que combina los datos en función del índice de las filas.En general, es seguro asumir que el orden de los resultados coincidirá con el de las filas de entrada, pero puede haber casos raros en los que esto no sea cierto. Por ejemplo, si hay errores o tiempos de espera durante la operación en masa, el orden de algunos registros puede cambiar o saltarse.
Por lo tanto, siempre es recomendable verificar cuidadosamente los resultados y comprobar que el orden de salida coincide con el de entrada, especialmente si el orden es crucial para un procesamiento o análisis posterior.