ページング機能は、すべての Web サイトで必要です。ページングでは、ユーザーの入力に基づいて、データベース テーブル内のページに表示されるデータの開始位置を実際に計算します。
ページング要件を決定します:
1. 每页显示的数据条数 2. 每页显示页号链接数 3. 上一页和下一页 4. 首页和末页
レンダリング:
まず、django の組み込みページング関数を使用してページング クラスを記述します:
1 from django.core.paginator import Paginator, Page # 导入django分页模块 2 3 4 class PageInfo(object): 5 def __init__(self, current_page, all_count, base_url, per_page=10, show_page=11): 6 """ 7 8 :param current_page: 当前页 9 :param all_count: 总页数10 :param base_url: 模板11 :param per_page: 每页显示数据条数12 :param show_page: 显示链接页个数13 """14 #若url错误,默认显示第一页(错误类型可能为:空页面编号,非整数型页面编号)15 try:16 self.current_page = int(current_page)17 except Exception as e:18 self.current_page = 119 20 #根据数据库信息条数得出总页数 21 a, b = divmod(all_count, per_page)22 if b:23 a += 124 self.all_page = a 25 26 self.base_url = base_url27 self.per_page = per_page28 self.show_page = show_page29 30 #当前页起始数据id31 def start_data(self): 32 return (self.current_page - 1) * self.per_page33 34 #当前页结束数据id35 def end_data(self): 36 return self.current_page * self.per_page37 38 #动态生成前端html39 def pager(self):40 page_list = []41 half = int((self.show_page - 1)/2)42 #如果:总页数 show_page47 else:48 #如果:current_page - half 总页数,默认显示页数范围为:总页数 - show_page ~ 总页数54 if self.current_page + half > self.all_page:55 end_page = self.all_page + 156 start_page = end_page - self.show_page57 else:58 start_page = self.current_page - half59 end_page = self.current_page + half + 160 61 #首页62 first_page = "
次に、ビューにメソッドを記述します (ここで記述されています) app01 Medium):
1 from utils.pagnition import PageInfo # 从文件中导入上步自定义的分页模块2 3 def custom(request):4 all_count = models.UserInfo.objects.all().count() # 获取要显示数据库的总数据条数5 page_info = PageInfo(request.GET.get('page'), all_count, '/custom.html/',) # 生成分页对象6 user_list = models.UserInfo.objects.all()[page_info.start_data():page_info.end_data()] # 利用分页对象获取当前页显示数据7 return render(request, 'custom.html', {'user_list': user_list, 'page_info': page_info}) # 模板渲染
次に、テンプレート ディレクトリに「custom.html」ファイルを書き込みます:
1 nbsp;html> 2 3 4 <meta> 5 <title>customers</title> 6 {# 引入bootstrap样式#} 7 <link> 8 9 10 <h1 id="customers">customers</h1>11 {#当前页显示的数据#}12
- 13 {% for row in user_list %}14
- {{ row.name }} 15 {% endfor %}16
最後に、URL 関係 (urls.py) を追加します:
1 from django.conf.urls import url2 from django.contrib import admin3 from app01 import views as app01_views4 5 urlpatterns = [6 url(r'^custom.html/$', app01_views.custom),7 ]
この時点で、 Django のページング機能は、さまざまなビジネス ページに適用できるページング モジュールをカスタマイズします。
参考資料:
1. Pythonへの道【その17】:Django【上級編】
以上がDjango のページング例の紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence

Pythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1)ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2)条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3)パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。

Pythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1)シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2)extend()メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3)要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4)itertools.chain()関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5)要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip()関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。

forlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1)forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits:print(fruit) '.2)

toconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1)extendistraighttraightrawardbutverbose.2)listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3)itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。


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