最佳方案处理cubes NotImplementedError("Only PointCuts are currently supported for ""roll-up (rollup dimension: %s)" % dim_name)

问题原因

NotImplementedError("Only PointCuts are currently supported for ""roll-up (rollup dimension: %s)" % dim_name)这个错误是由于cubes库目前只支持在roll-up操作中使用PointCuts，而不支持其他类型的操作。在cubes库中，roll-up操作是指由一个维度的较低级别数据汇总到较高级别数据的过程。当尝试在roll-up操作中使用不支持的操作类型时，就会触发该错误。

解决方案

NotImplementedError("Only PointCuts are currently supported for roll-up (rollup dimension: %s)" % dim_name) 错误通常在 cubes 库中出现，表示在执行数据的“roll-up”操作时，只支持“PointCuts”，并不支持其他类型的操作。要解决这个问题，可以采取以下措施： 1. 确保在执行“roll-up”操作时，使用的是合适的参数和方法。确保传递的参数是符合要求的“PointCuts”类型，而不是其他类型的数据。 2. 检查代码中是否有可能混淆了不同类型的操作，导致传递了不支持的数据类型。需要仔细审查代码逻辑，确保正确地使用了“PointCuts”进行“roll-up”操作。 3. 查阅 cubes 库的文档，了解在“roll-up”操作中应该如何正确地使用“PointCuts”，以及如何处理不同类型数据的情况。 4. 如果以上方法无法解决问题，可以考虑查看 cubes 库的 GitHub Issues 或提交新的 Issue，寻求帮助或报告问题，看是否库的开发者或其他用户可以给出更具体的解决方案。 正确的使用示例（假设 dim_name 为维度名称）：

from cubes import PointCut

point_cut = PointCut("dimension_name", ["value1", "value2"])
result = browser.aggregate(cell, drilldown=["date"], cuts=[point_cut]) 

以上是解决 NotImplementedError("Only PointCuts are currently supported for roll-up (rollup dimension: %s)" % dim_name) 错误的一些方法和建议，希望对你有所帮助。

具体例子

NotImplementedError("Only PointCuts are currently supported for ""roll-up (rollup dimension: %s)" % dim_name) 是因为在 cubs 库中的 roll-up 操作目前只支持 PointCuts，不支持其他类型。要正确使用 roll-up 操作，需要确保使用 PointCuts。下面结合具体例子说明如何使用：

from cubes import Model, Workspace

# 创建模型
model = Model("sales_model")

# 添加维度
model.add_dimension("date")
model.add_dimension("product")

# 添加层次结构
model.add_hierarchy("date_hierarchy", dimension="date", levels=["year", "month", "day"])
model.add_hierarchy("product_hierarchy", dimension="product", levels=["category", "subcategory", "product_name"])

# 创建 Cube
model.add_cube("sales", dimensions=["date", "product"], measures=["amount_sold", "quantity_sold"])

# 创建 Workspace
workspace = Workspace()
workspace.register_default_store("sql", url="sqlite:///data.sqlite")
workspace.import_model(model)

browser = workspace.browser("sales")

# 定义 PointCut
cut = PointCut("date:month", ["2021-01", "2021-02"])

# 使用 PointCut 进行 roll-up 操作
result = browser.aggregate(drilldown=["product_hierarchy"], cuts=[cut])

# 打印结果
for record in result:
    print(record)

在上面的代码示例中，我们首先创建了一个包含日期和产品维度的模型，然后定义了两个层次结构：一个是日期的层次结构，另一个是产品的层次结构。接着创建了一个 Cube，包括日期、产品维度和销售量、销售额度量。 然后创建了 Workspace，并将模型导入其中，生成了一个基于 Cube 的浏览器。接着定义了一个 PointCut，限制了日期维度中的月份为 2021年1月 和 2021年2月。 最后，使用定义的 PointCut 进行 roll-up 操作，针对产品层次结构进行聚合查询，并打印结果。 通过以上例子，我们展示了如何正确使用 PointCut 来避免 "NotImplementedError" 异常，并成功进行 roll-up 操作。