2025年python cubs 学习（一）

科技前沿 • 2025-01-27 17:48 • 阅读 34

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。

本系列根据python cubes 官方文档rendering

Core cube features:

Workspace – Cubes analytical workspace (see docs, reference)
Model - Description of data (metadata): cubes, dimensions, concept hierarchies, attributes, labels, localizations. (see docs, reference)
Browser - Aggregation browsing, slicing-and-dicing, drill-down. (see docs, reference)
Backend - Actual aggregation implementation and utility functions. (see docs, reference)
Server - WSGI HTTP server for Cubes (see docs, reference)
Formatters - Data formatters (see docs, reference)
slicer - Command Line Tool - command-line tool
核心多维数据集功能：
工作区–多维数据集分析工作区（请参阅docs，参考）
模型-数据描述（元数据）：多维数据集，维度，概念层次结构，属性，标签，本地化。（请参阅docs，参考）
浏览器-聚合浏览，切片和切块，下钻。（请参阅docs，参考）
后端-实际的聚合实施和实用程序功能。（请参阅docs，参考）
服务器-用于多维数据集的WSGI HTTP服务器（请参阅文档，参考）
格式化程序-数据格式化程序（请参阅docs，参考）
切片器-命令行工具-命令行工具

运行第一个helloworld:

pip install cubes[all] pip install SQLAlchemy pip install click pip install flask git clone git://github.com/DataBrewery/cubes.git cd cubes cd examples/hello_world python prepare_data.py slicer serve slicer.ini

讯享网

分析工作区

“多维数据集”中的所有内容都发生在分析工作区中。它包含多维数据集，维护与数据存储的连接（带有多维数据集数据），提供与外部多维数据集的连接等等。

_images / cubes-workspace_simplified.png
讯享网

分析工作空间及其内容

Data Preparation：https://cubes.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html

按官方文档 cubes框架导入slicer.ini文件报错 cubes.errors.ConfigurationError: config should be a ConfigParser instance

老夫试了一下如下正确：

讯享网from cubes.compat import ConfigParser import ConfigParser configg = ConfigParser() configg.read("slicer.ini") workspace = Workspace(config=configg)

Model:

我理解和mondrian的schemal类似的东西，对cube结构的一个描述（tutorial_model.json）

{ "dimensions": [ { "name":"item", "levels": [ { "name":"category", "label":"Category", "attributes": ["category", "category_label"] }, { "name":"subcategory", "label":"Sub-category", "attributes": ["subcategory", "subcategory_label"] }, { "name":"line_item", "label":"Line Item", "attributes": ["line_item"] } ] }, {"name":"year", "role": "time"} ], "cubes": [ { "name": "ibrd_balance", "dimensions": ["item", "year"], "measures": [{"name":"amount", "label":"Amount"}], "aggregates": [ { "name": "amount_sum", "function": "sum", "measure": "amount" }, { "name": "record_count", "function": "count" } ], "mappings": { "item.line_item": "line_item", "item.subcategory": "subcategory", "item.subcategory_label": "subcategory_label", "item.category": "category", "item.category_label": "category_label" }, "info": { "min_date": "2010-01-01", "max_date": "2010-12-31" } } ] }

Aggregations

Browser is an object that does the actual aggregations and other data queries for a cube. To obtain one:.....

2025年python cubs 学习（一）

分析工作区

Model:

Aggregations

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