对于cubes错误NoSuchDimensionError("Requested dimension should not be ""none (cube '{}')".format(self.name))的解决

问题原因

cubes出现NoSuchDimensionError("Requested dimension should not be ""none (cube '{}')".format(self.name))报错的原因是请求的维度未定义。造成该错误的原因可能是在查询多维数据立方体（cubes）时，请求了一个未经定义或不存在的维度。因为在多维数据立方体中，需要提前定义所有可能用于查询数据的维度，如果请求查询一个未定义的维度，就会导致NoSuchDimensionError错误的发生。

解决方案

在cubes出现NoSuchDimensionError("Requested dimension should not be ""none (cube '{}')".format(self.name))错误时，通常是由于请求的维度名称无效或者不存在导致的。要解决这个问题，可以按照以下步骤进行： 1. 确保请求的维度名称是正确的：检查代码中对维度的引用，确保维度名称没有拼写错误或者与定义的维度名称不匹配。 2. 确保所请求的维度存在：检查数据模型中是否存在所请求的维度，可以查看Cube定义或数据源中的维度列表，确认所请求的维度是有效的。 3. 检查Cube配置：如果是在查询Cube数据时出现该错误，可以检查Cube的配置，确保Cube已正确定义，并且所请求的维度已正确关联到Cube中。 4. 查看错误信息的上下文：通过查看错误信息的上下文，可以了解更多有关问题出现的具体情况，例如是哪个Cube、哪个维度出现了问题，有助于更快定位和解决问题。 5. 使用调试工具：可以使用调试工具（如日志、调试器等）来跟踪代码执行过程，从而找出引起NoSuchDimensionError的具体原因，进一步解决问题。 综上所述，要解决NoSuchDimensionError错误，需要确保请求的维度名称正确、存在于数据模型中，并检查Cube配置和使用调试工具来定位和解决问题。

具体例子

NoSuchDimensionError通常是由于在使用cubes库时请求了一个未定义的维度导致的。为了正确使用cubes库并避免出现此错误，首先需要确保在定义cube时明确定义了所有可能的维度，然后在查询cube时使用到的维度也必须是已定义的。 下面是一个使用cubes库的示例，包括定义cube和查询cube时出现NoSuchDimensionError的解决方案： 首先，定义一个cube并明确定义维度：

from cubes import Workspace, PointCut

workspace = Workspace()
workspace.register_default_store("sql", url="sqlite:///data.sqlite")
workspace.import_from_dict({
    "cubes": [
        {
            "name": "sales",
            "dimensions": [
                {"name": "time", "levels": ["year", "month", "day"]},
                {"name": "product", "levels": ["category", "sub_category"]},
                {"name": "location", "levels": ["country", "city"]}
            ],
            "measures": [
                {"name": "amount_sold", "column": "amount_sold", "type": "sum"},
                {"name": "quantity_sold", "column": "quantity_sold", "type": "sum"}
            ]
        }
    ]
})

然后，查询cube时确保使用到的维度是已定义的：

browser = workspace.browser("sales")
result = browser.aggregate(drilldown=["time.year", "product.category"], cuts=[PointCut("location", ["USA"])])
for record in result:
    print(record)

在上述示例中，通过明确定义了sales cube 的维度，然后在查询时使用了已定义的维度（time.year、product.category、location），从而避免了出现NoSuchDimensionError错误。