最佳方案处理cubes RequestError("depth should be an integer")

问题原因

cubes出现RequestError("depth should be an integer")的原因是在进行查询时，depth参数被传递的数值类型不是整数类型。在cubes库中，depth参数用于指定查询结果的层次深度，必须是整数类型才能正确工作。如果传递的depth参数不是整数类型，就会触发RequestError异常，提示depth应该是整数类型。因此，需要确保在使用cubes库进行查询时，depth参数传递的值是一个整数类型的数值。

解决方案

出现RequestError("depth should be an integer")的问题是由于在cubes库中进行查询操作时，深度（depth）参数传递的数值不是整数导致的。要解决这个问题，需要确保在传递深度参数时，传递的值是一个整数。 下面是一个示例代码，展示了如何正确使用cubes库进行查询并传递整数深度参数：

from cubes import Workspace

# 创建工作空间
workspace = Workspace()
workspace.register_default_store("sql", url="sqlite:///data.sqlite")

# 获取模型
model = workspace.model("my_model")

# 创建查询
browser = workspace.browser(model)
query = browser.query()

# 设置查询条件，包括传递整数深度参数
query.drilldown("time", ["2022"], depth=2)
result = browser.aggregate(query)

# 输出结果
for record in result:
    print(record)

在上面的示例代码中，通过query.drilldown()方法设置了深度参数为整数2，确保了深度参数传递的是一个整数，从而避免了出现RequestError("depth should be an integer")的问题。 通过以上方法，就可以解决cubes库中出现RequestError("depth should be an integer")的问题。

具体例子

问题描述中的RequestError("depth should be an integer")通常是由于在使用cubes库时，传递给查询方法的深度参数不是整数类型所导致的。为了正确使用cubes库，需要确保将整数值作为深度参数传递给查询方法。 以下是正确使用cubes库的示例：

from cubes import Workspace

# 创建工作区
workspace = Workspace()

# 加载模型
workspace.import_model("path_to_model.json")

# 获取模型
model = workspace.model

# 获取cube
cube = model.cube("my_cube")

# 定义查询
cell = {
    "drilldown": [
        {"dimension": "my_dimension1"},
        {"dimension": "my_dimension2"},
        {"dimension": "my_dimension3"}
    ],
    "aggregate": [
        {"measure": "my_measure1"},
        {"measure": "my_measure2"}
    ]
}

# 设置深度参数为整数值
depth = 2

# 发起查询
result = workspace.browser().aggregate(cell, drilldown=["my_dimension1"], depth=depth)

# 输出查询结果
for record in result:
    print(record)

在上面的示例中，我们首先创建了一个工作区并加载了模型。然后，我们定义了一个包含维度和度量的查询单元(cell)以及深度参数(depth)。最后，我们使用depth参数作为整数值(在这里是2)调用aggregate方法来执行查询。 通过以上示例，我们展示了如何正确使用cubes库，并确保在查询时将整数值传递给深度参数，避免出现RequestError("depth should be an integer")的错误。