will_paginate(转)

本文介绍如何使用Rails分页插件will_paginate实现分页功能,并结合搜索功能进行分页显示。通过安装插件、编写分页代码、加入搜索功能等步骤,展示了will_paginate的基本用法。
Rails分页plugin之will_paginate
搜索结果的分页显示是一个常用功能,实现方式有很多中,rails也内建了对分页的支持,但是rails2.0将去掉分页组件,将分页功能交给plugin去实现,这里通过一个简单的例子展示如何使用最流行的rails分页plugin -- will_paginate.

1.安装will_paginate,编写分页代码
安装:

ruby script\plugin install svn://errtheblog.com/svn/plugins/will_paginate安装成功后,开始编写分页代码

修改products_controller.rb,找到index方法
Rails代码
@products = Product.paginate :page => params[:page],
:per_page => 5

@products = Product.paginate :page => params[:page],
:per_page => 5
保存加入翻页,修改app/view/products/index.rhtml,在最后加入一行
Rails代码
<%= will_paginate @products %>

<%= will_paginate @products %>
写好后打开页面即可看到看到现在显示前5个产品了和翻页了,试着点击next,previous进行翻页
Rails代码
<%= will_paginate @products,:prev_label=> '上一页',:next_label=> '下一页' %>

<%= will_paginate @products,:prev_label=> '上一页',:next_label=> '下一页' %>可定义上下翻页显示

4.加入搜索
在index.rhtml适当位置加入:
Rails代码
<% form_tag products_path, :method => 'get' do %>
<p>
<%= text_field_tag :search, params[:search] %>
<%= submit_tag "Search", :name => nil %>
</p>
<% end %>

<% form_tag products_path, :method => 'get' do %>
<p>
<%= text_field_tag :search, params[:search] %>
<%= submit_tag "Search", :name => nil %>
</p>
<% end %>
这里注意,:method => 'get'必须指定, submit_tag的:name属性设为nil,避免在url中出现不必要的内容

将products_controller.rb的index方法修改为
Rails代码
@products = Product.paginate :page => params[:page],
:per_page => 5,
:conditions => ["name like ?", "%#{params[:search]}%"]

@products = Product.paginate :page => params[:page],
:per_page => 5,
:conditions => ["name like ?", "%#{params[:search]}%"]注意在加入搜索条件时的写法,这样可以避免sql注入,提高安全性

试着进行搜索,可以看到搜索结果很好的进行了分页.
在此还提供一些分页统计信息
Rails代码
统计信息:
共<%=@products.total_entries%>条, 共<%=@products.page_count %>页,当前第<%= @products.current_page%>页.
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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