对于cubes错误ArgumentError("Dimension spec '%s' does not match ""pattern 'dimension@hierarchy'" % dimspec)的解决

问题原因

cubes出现ArgumentError("Dimension spec '%s' does not match pattern 'dimension@hierarchy'" % dimspec)的原因是因为在cubes中规定维度（dimension）和层次（hierarchy）必须以“@”符号分隔的方式来定义，如果维度和层次的定义不符合这个规则，就会触发该错误。这个错误通常在cube模型的定义中出现，因为cube模型需要明确定义维度和层次的关系，以便正确执行OLAP查询和操作。

解决方案

ArgumentError("Dimension spec '%s' does not match pattern 'dimension@hierarchy'" % dimspec)这个错误通常是由于在Cubes项目中定义维度时，维度规范（dimension spec）与模式（pattern）'dimension@hierarchy'不匹配导致的。在Cubes中，维度规范应该遵循模式'dimension@hierarchy'的格式。 要解决这个错误，应该确保定义维度时使用了正确的格式，即将维度名称和层次结构名称用@符号连接起来，形成'dimension@hierarchy'的模式，例如：'time@month'。这样定义的维度规范就可以正确匹配模式，不会触发ArgumentError。 以下是一个示例，展示了如何正确定义一个维度和层次结构：

from cubes import Workspace, Dimension, Hierarchy

workspace = Workspace()
dimension = Dimension("time@month")
hierarchy = Hierarchy(["year", "month"])
dimension.add_hierarchy(hierarchy)
workspace.register_dimension(dimension)

通过以上示例的定义，可以确保维度规范与模式匹配，避免出现ArgumentError("Dimension spec '%s' does not match pattern 'dimension@hierarchy'" % dimspec)的错误。

具体例子

ArgumentError("Dimension spec '%s' does not match ""pattern 'dimension@hierarchy'" % dimspec)这个错误一般在使用cubes时出现，主要是由于指定的维度规范与模式 'dimension@hierarchy' 不匹配导致的。 要正确使用cubes，首先需要检查所指定的维度规范是否符合 'dimension@hierarchy' 格式。在cubes中，维度规范一般由维度名称和等级名称组成，中间用 @ 符号分隔。例如，"时间@年份" 是一个符合格式的维度规范。 下面是正确使用cubes并避免 Argument Error 的一个例子：

from cubes import Workspace

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

browser = workspace.browser("sales")

result = browser.aggregate(drilldown=["时间@年份"])
for record in result:
    print(record)

在上述例子中，我们首先创建了一个 Workspace 对象，并注册了一个基于 SQLite 的数据存储，然后导入了一个模型。接着，我们创建了一个浏览器对象，指定了要钻取的维度规范为 "时间@年份"。最后，执行了聚合查询并打印结果。 通过以上例子，我们展示了正确使用cubes并避免 Argument Error 的方法。在实际应用中，确保所指定的维度规范与 'dimension@hierarchy' 格式匹配即可避免该错误。