Ext js 4 简单实现分页查询续--客户端分页

Cocos Creator微信小游戏排行榜模块开发实战:从架构到性能优化 排行榜是游戏开发中提升用户留存与活跃度的核心社交功能,其本质是通过数据排序激发玩家的竞争与荣誉感。在技术实现上,它涉及用户身份认证、数据安全提交、高效查询与渲染等多个层面。对于微信小游戏生态,结合Cocos Creator引擎与微信云开发,可以构建一个稳定、高性能的解决方案。该方案利用云函数进行安全的分数校验与计算,有效防止作弊;在客户端则通过对象池、动态加载等技术优化列表渲染性能,确保在大量数据下的流畅滚动。本文聚焦于Cocos Creator 2.4.15版本,详细解析了如何实现一个即插即用的微信排行榜 阅读详情

之前介绍了后台分页,这次因为需求,不得不改成客户端分页,也就是一次把所有数据从后台读到前台,保存到内存中,再执行分页操作.

 

这个方法的先决条件是需要一个ext-all.js里没有的组件:

PagingMemoryProxy.js

(参考位置:ext-4.2.1.883\examples\ux\data\PagingMemoryProxy.js)

 

把它和ext-all.js一样引用后才可以直接使用.

 

代码同样很简单

1首先设置一个store的数据结构:

var storeAnalysisModelFields = [{ name: 'FS_NAME' }, { name: 'FS_POSITION' }];

Ext.define('storeAnalysisModel', {
    extend: 'Ext.data.Model',
    fields: storeAnalysisModelFields
});

// 每页显示记录数
var itemsPerPage = 10;
// 分页查询store
var storeAnalysis = Ext.create('Ext.data.Store', {
    model: 'storeAnalysisModel',
    pageSize: itemsPerPage,
    proxy: {
        type: 'pagingmemory'
    }
    
});
function storeAnalysisLoad()
{
    storeAnalysis.load(
        {
            params: {
                start: 0,
                limit: itemsPerPage
            }
        }
        );
}

2再定义要绑定的panel: 
 
/ ValuePanel = new Ext.grid.GridPanel({

        title: '参数值',
        split: true,
        region: "south",
        height: 300,
        xtype: 'grid',
        store: storeAnalysis,
        columns: ValuePanelColumns,
        dockedItems: [{
            xtype: 'pagingtoolbar',
            store: storeAnalysis,
            dock: 'bottom',
            emptyMsg: '没有数据',
            displayInfo: true,
            displayMsg: '当前显示{0}-{1}条记录 / 共{2}条记录 ',
            beforePageText: '第',
            afterPageText: '页/共{0}页'
        }]
  });
  

3最后动态给store的proxy的data赋一个json对象值,load一下就行了,列如:

// 读取全部json数据
function LoadStoreAnalysis() {
    $.ajax({
        type: "POST",
        url: appPath + "/ExploredReserves/InitlistFieldData",
        data: "in_strListID=" + GetlistID() + "&in_iGasOliType=0",
        success: function (msg) {
            resjson = Ext.decode(msg);
            storeAnalysis.proxy.data = resjson;
            storeAnalysis.load();
            }
    });



Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5:大模型代码生成的工程级实测对比 大模型代码生成已从概念验证迈入工程落地阶段,其核心价值在于能否输出可直接进入CI/CD流水线的生产就绪代码。这要求模型不仅掌握Python、TypeScript等语言语法,更要理解PEP 8规范、FastAPI中间件生命周期、Resilience4j熔断契约等隐性工程约束。技术本质是‘编程语义理解’与‘系统上下文建模’能力的综合体现,直接影响API开发效率、异步逻辑健壮性及微服务架构适配性。本文基于17个真实开发任务,聚焦可执行性、资源安全性与架构适配性三大硬指标,揭示Claude Opus 4.7在高可靠 阅读详情

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