一文教你用Python 实现本地分页

在项目开发中,为提高前端列表加载速度,本文介绍了如何使用Python在内存中实现本地分页处理。详细阐述了针对二级数据结构的分页算法,并提供了实践案例。

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在项目开发的过程中,遇到分页的第一页就展示大量的数据,导致前端列表加载展示的速度慢,所以需要在本地加入分页处理,把所有数据先放到内存里,下面我用Python演示如何实现本地分页的算法(针对二级数据结构)

initialSize = 2 # 首屏展示条数
eachSize = 5    # 剩余页展示条数

local_pages = []  # 本地分页数据

def makePage(d):
    '''
    制作分页数据
    '''
    local_pages.clear()
    if calcSize(d) > initialSize: # 总条数大于首屏数,使用本地分页
        sublist = []
        for item in d:
            for child in item["child"]:
                sublist.append(child)
        
        firstPageSize = min(len(sublist), initialSize) # 第一页的大小

        local_pages.append(sublist[0:firstPageSize]) # 取第一页的集合

        remain_size = len(sublist)-firstPageSize # 剩余条数

        group_count = int(remain_size / eachSize) # 计算分页数

        last_count = remain_size % eachSize # 取余,最后剩余多少条

        idx = 0
        for idx in range(group_count):
            start = firstPageSize + idx * eachSize
            end = start + eachSize
            local_pages.append(sublist[start:end]) # 新增页集合

        if last_count > 0:
            local_pages.append(sublist[-last_count:]) # 余数不为0,将作为最后一页集合
    
    pass
                

def calcSize(d)->int:
    '''
    计算总条数
    '''
    s
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