cubes出现RequestError("No search dimension provided")的解决方案

报错的原因

"cubes"在python中是一个OLAP(Online Analytical Processing)库，用于处理多维数据。 "RequestError("No search dimension provided")" 是指你在调用cubes的某个函数时没有提供搜索维度。这可能是因为在调用该函数之前，您没有正确设置或配置该维度，或者您没有在函数中提供该维度的值。

如何解决

要解决这个问题，您需要确保在调用cubes函数之前正确设置并配置搜索维度。具体来说，您需要：

1.确保在创建OLAP模型时已经定义了该维度。

2.确保在调用cubes函数时已经将该维度的值传递给函数。

3.如果还是不行，检查是否有其他错误，如数据表结构不正确或者语法错误。

如果你是新手，建议先学习cubes的文档，了解其使用方法。如果你还有问题，可以在cubes社区中寻求帮助。

使用例子

下面是一个简单的例子，展示了如何在cubes中使用搜索维度：

from cubes import Workspace

# Create a new workspace and define a cube
workspace = Workspace()
workspace.register_default_store("sql", url="sqlite:///data.sqlite")
workspace.import_model("model.json")
cube = workspace.cube("sales")

# Create a new browser and slice by a dimension
browser = workspace.browser(cube)
browser.summary = ["amount"]
browser.drilldown = ["date"]
browser.cut("date.year", 2010)
result = browser.aggregate()

print(result.summary["amount"])

上面的代码展示了如何在cubes中使用搜索维度。首先，我们创建了一个新的工作区并定义了一个立方体。然后我们创建了一个新的浏览器，通过"date"维度进行切片，并将切片条件设置为2010年。最后，我们调用browser.aggregate()获取聚合结果。

注意：这只是一个简单的例子，实际应用中需要根据自己的数据和需求来进行修改。