Floke
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1. Umfassende Entitäten-Erstellung: Wir haben erfolgreich Methoden implementiert, um die Kern-SuperOffice-Entitäten per API zu erstellen:
* Firmen (`Contact`)
* Personen (`Person`)
* Verkäufe (`Sale`) (entspricht D365 Opportunity)
* Projekte (`Project`) (entspricht D365 Campaign), inklusive der Verknüpfung von Personen als Projektmitglieder.
2. Robuste UDF-Aktualisierung: Wir haben eine generische und fehlertolerante Methode (update_entity_udfs) implementiert, die benutzerdefinierte Felder (UDFs) für sowohl Contact- als
auch Person-Entitäten aktualisieren kann. Diese Methode ruft zuerst das bestehende Objekt ab, um die Konsistenz zu gewährleisten.
3. UDF-ID-Discovery: Durch eine iterative Inspektionsmethode haben wir erfolgreich alle internen SuperOffice-IDs für die Listenwerte deines MA Status-Feldes (Ready_to_Send, Sent_Week1,
Sent_Week2, Bounced, Soft_Denied, Interested, Out_of_Office, Unsubscribed) ermittelt und im Connector hinterlegt.
4. Vollständiger End-to-End Test-Workflow: Unser main.py-Skript demonstriert nun einen kompletten Ablauf, der alle diese Schritte von der Erstellung bis zur UDF-Aktualisierung umfasst.
5. Architekturplan für Marketing Automation: Wir haben einen detaillierten "Butler-Service"-Architekturplan für die Marketing-Automatisierung entworfen, der den Connector für die
Textgenerierung und SuperOffice für den Versand und das Status-Management nutzt.
6. Identifikation des E-Mail-Blockers: Wir haben festgestellt, dass das Erstellen von E-Mail-Aktivitäten per API in deiner aktuellen SuperOffice-Entwicklungsumgebung aufgrund fehlender
Lizenzierung/Konfiguration des E-Mail-Moduls blockiert ist (500 Internal Server Error).
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1.3 KiB
Python
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1.3 KiB
Python
import os
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import logging
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import json
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from dotenv import load_dotenv
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from auth_handler import AuthHandler
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from superoffice_client import SuperOfficeClient
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logging.basicConfig(level=logging.INFO)
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logger = logging.getLogger(__name__)
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def inspect_person(person_id):
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load_dotenv(dotenv_path="../.env")
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auth = AuthHandler()
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client = SuperOfficeClient(auth)
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logger.info(f"Fetching Person with ID {person_id} to inspect structure...")
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url = client._get_url(f"v1/Person/{person_id}")
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try:
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resp = client.session.get(url, headers=client._get_headers())
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resp.raise_for_status()
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person_data = resp.json()
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print(f"\n--- PERSON STRUCTURE (ID: {person_id}) ---")
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print(json.dumps(person_data, indent=2))
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print("\n--- USER DEFINED FIELDS FOR THIS PERSON ---")
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if person_data.get("UserDefinedFields"):
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print(json.dumps(person_data["UserDefinedFields"], indent=2))
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else:
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print("(No UserDefinedFields found)")
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except Exception as e:
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logger.error(f"Failed to fetch person data: {e}")
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if hasattr(e, 'response') and e.response is not None:
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print(f"Details: {e.response.text}")
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if __name__ == "__main__":
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# Use the specific person ID provided by the user
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target_person_id = 9
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inspect_person(target_person_id)
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