如果想要将数据库中的其他的表的数据向另一张飞书多维表格https://z1x96jlwely.feishu.cn/base/G36wbfZa6augZVsdvNycxjwxnJf?table=tbl2

将数据库中其他表的数据同步到一个 新的飞书多维表格（Base 和 Table 链接如下）：

Base: https://z1x96jlwely.feishu.cn/base/G36wbfZa6augZVsdvNycxjwxnJf  
Table ID: tbl2tWORpoxr0q8P  
View ID: vew5n09HVQ（可忽略，不影响写入）

✅ 步骤一：准备飞书配置（修改 settings.FEISHU_SETTING）

你要在 settings.py 或 .env 对应配置文件中，加入新的表配置：

FEISHU_SETTING = {
    ...
    "new_table_sync": {
        "app_token": "your_base_app_token",  # 飞书 Base 的 token（可从开发后台获取）
        "table_id": "tbl2tWORpoxr0q8P",       # 表格 ID，对应 URL 中的参数
    }
}

✅ 步骤二：新建一个同步函数

例如你可以新建一个函数 sync_new_table_feishu()：

def sync_new_table_feishu():
    setting = settings.FEISHU_SETTING["new_table_sync"]
    app_token = setting["app_token"]
    table_id = setting["table_id"]

    # 删除表中旧数据（如不需要清空可以删除此行）
    bitable_service.delete_all(app_token, table_id)

    field_map = {
        "飞书列1": "数据库字段1",
        "飞书列2": "数据库字段2",
        ...
    }

    base_sql = """
        SELECT id, 字段1, 字段2, ...
        FROM your_table_name
        ...
    """

    # 如果不依赖外部表数据（如仓库、品类等），可以传空字典
    _insert_new_table_to_feishu(app_token, table_id, field_map, base_sql, {}, {})

✅ 步骤三：定义 _insert_new_table_to_feishu 方法

这方法可以改名复用逻辑：

def _insert_new_table_to_feishu(app_token, table_id, field_map, base_sql, warehouses, product_categories):
    lastId = None
    while True:
        sql = f"""{base_sql}
        {" WHERE id > " + db_util.xstr2(lastId) if lastId is not None else ''}
        ORDER BY id ASC
        LIMIT 1000"""
        
        data = db_util.query(sql=sql)
        if not data:
            break

        # 如需清洗或加工数据，可在此调用你自定义的处理函数
        _process_new_table_data(data)

        bitable_service.batch_insert_with_record_ids(app_token, table_id, data, field_map)
        lastId = data[-1].get("id")
        print(f"Inserted batch, lastId: {lastId}")

✅ 步骤四：定义处理逻辑 _process_new_table_data(data)

如果你的数据不需要处理时间、金额、匹配外部表，可以简单 pass，也可以做一些字段清洗：

def _process_new_table_data(data):
    for item in data:
        # 比如：将时间字段转为毫秒时间戳
        if item.get("created_at"):
            item["created_at"] = int(item["created_at"].timestamp() * 1000)
        
        # 格式化数字
        item["amount"] = format_as_num(item.get("amount") or 0)

✅ 修改点汇总

原代码位置	需要你修改的内容
settings.FEISHU_SETTING	添加新飞书表的配置（app_token 和 table_id）
sync_ship_batch_feishu	新建一个类似函数：如 sync_new_table_feishu()
base_sql	改为查询你目标数据表的 SQL
field_map	映射新表字段（飞书列名 → SQL字段名）
_process_ship_batch_data()	改名为 _process_new_table_data() 并按需修改处理逻辑
warehouses, product_categories	如无需使用可传入空字典 {}

✅ 示例场景

假设你要把订单表 xss_order 的数据同步到飞书表，有如下字段映射：

飞书字段	数据库字段
订单号	order_no
客户名称	customer_name
下单时间	created_at
金额	total_amount

那么你只需定义：

field_map = {
    "订单号": "order_no",
    "客户名称": "customer_name",
    "下单时间": "created_at",
    "金额": "total_amount",
}
base_sql = "SELECT id, order_no, customer_name, created_at, total_amount FROM xss_order"