DRF的分页

 

DRF的分页

为什么要使用分页

其实这个不说大家都知道,大家写项目的时候也是一定会用的,

我们数据库有几千万条数据,这些数据需要展示,我们不可能直接从数据库把数据全部读取出来,

这样会给内存造成特别大的压力,有可能还会内存溢出,所以我们希望一点一点的取,

那展示的时候也是一样的,总是要进行分页显示,我们之前自己都写过分页。

那么大家想一个问题,在数据量特别大的时候,我们的分页会越往后读取速度越慢,

当有一千万条数据,我要看最后一页的内容的时候,怎么能让我的查询速度变快。

DRF给我们提供了三种分页方式,我们看下他们都是什么样的~~

分页组件的使用

DRF提供的三种分页

from rest_framework.pagination import PageNumberPagination, LimitOffsetPagination, CursorPagination

全局配置

REST_FRAMEWORK = {
'PAGE_SIZE': 2
}

第一种 PageNumberPagination  看第n页,每页显示n条数据

http://127.0.0.1:8000/book?page=2&size=1

class MyPageNumber(PageNumberPagination):
page_size = 2 # 每页显示多少条
page_size_query_param = 'size' # URL中每页显示条数的参数
page_query_param = 'page' # URL中页码的参数
max_page_size = None # 最大页码数限制

自定义分页类

class BookView(APIView):
def get(self, request):
book_list = Book.objects.all()
# 分页
page_obj = MyPageNumber()
page_article = page_obj.paginate_queryset(queryset=book_list, request=request, view=self) ret = BookSerializer(page_article, many=True)
return Response(ret.data)

视图

class BookView(APIView):
def get(self, request):
book_list = Book.objects.all()
# 分页
page_obj = MyPageNumber()
page_article = page_obj.paginate_queryset(queryset=book_list, request=request, view=self) ret = BookSerializer(page_article, many=True)
# return Response(ret.data)
# 返回带超链接 需返回的时候用内置的响应方法
return page_obj.get_paginated_response(ret.data)

返回带页码链接的响应

第二种 LimitOffsetPagination 在第n个位置  向后查看n条数据

http://127.0.0.1:8000/book?offset=2&limit=1

class MyLimitOffset(LimitOffsetPagination):
default_limit = 1
limit_query_param = 'limit'
offset_query_param = 'offset'
max_limit = 999

自定义的分页类

# 视图和上面的大体一致
# 只有用的分页类不同,其他都相同
class BookView(APIView):
def get(self, request):
book_list = Book.objects.all()
# 分页
page_obj = MyLimitOffset()
page_article = page_obj.paginate_queryset(queryset=book_list, request=request, view=self) ret = BookSerializer(page_article, many=True)
# return Response(ret.data)
# 返回带超链接 需返回的时候用内置的响应方法
return page_obj.get_paginated_response(ret.data)

视图

第三种 CursorPagination 加密游标的分页 把上一页和下一页的id记住

class MyCursorPagination(CursorPagination):
cursor_query_param = 'cursor'
page_size = 1
ordering = '-id'

自定义分页类

class BookView(APIView):
def get(self, request):
book_list = Book.objects.all()
# 分页
page_obj = MyCursorPagination()
page_article = page_obj.paginate_queryset(queryset=book_list, request=request, view=self) ret = BookSerializer(page_article, many=True)
# return Response(ret.data)
# 返回带超链接 需返回的时候用内置的响应方法
return page_obj.get_paginated_response(ret.data)

视图

 

DRF的分页的更多相关文章

  1. DRF框架(九)——drf偏移分页组件、drf游标分页组件(了解)、自定义过滤器、过滤器插件django-filter

    drf偏移分页组件 paginations.py from rest_framework.pagination import LimitOffsetPagination class MyLimitOf ...

  2. drf偏移分页组件-游标分页-自定义过滤器-过滤器插件django-filter

    drf偏移分页组件 LimitOffsetPagination 源码分析:获取参数 pahenations.py from rest_framework.pagination import Limit ...

  3. drf 的分页功能

    1 settings中配置 page_size = 20 代表每页20条数据 REST_FRAMEWORK = { 'DEFAULT_PARSER_CLASSES': ( 'rest_framewor ...

  4. DRF之频率限制、分页、解析器和渲染器

    一.频率限制 1.频率限制是做什么的 开放平台的API接口调用需要限制其频率,以节约服务器资源和避免恶意的频繁调用. 2.频率组件原理 DRF中的频率控制基本原理是基于访问次数和时间的,当然我们可以通 ...

  5. DRF 分页组件

    Django Rest Framework 分页组件 DRF的分页 为什么要使用分页 其实这个不说大家都知道,大家写项目的时候也是一定会用的, 我们数据库有几千万条数据,这些数据需要展示,我们不可能直 ...

  6. DRF频率、分页、解析器、渲染器

    DRF的频率 频率限制是做什么的 开放平台的API接口调用需要限制其频率,以节约服务器资源和避免恶意的频繁调用. 频率组件原理 DRF中的频率控制基本原理是基于访问次数和时间的,当然我们可以通过自己定 ...

  7. DRF之注册响应分页组件

    注册器 注册器的作用就是以后我们不用自己手动的一条条的敲路径了,它可以帮助哦们直接去找对应的路由,不用传参了,知道这一点就可以了,不多说还是,上代码实例 第一步:导入模块from django.url ...

  8. DRF框架(八)——drf-jwt手动签发与校验、搜索过滤组件、排序过滤组件、基础分页组件

    自定义drf-jwt手动签发和校验 签发token源码入口 前提:给一个局部禁用了所有 认证与权限 的视图类发送用户信息得到token,其实就是登录接口,不然进不了登录页面 获取提交的username ...

  9. drf-jwt手动签发与校验,drf小组件:过滤、筛选、排序、分页

    复习 """ 频率组件:限制接口的访问频率 源码分析:初始化方法.判断是否有权限方法.计数等待时间方法 自定义频率组件: class MyThrottle(SimpleR ...

随机推荐

  1. 最长连续子序列 Longest Consecutive Sequence

    2018-11-25 16:28:09 问题描述: 问题求解: 方法一.如果不要求是线性时间的话,其实可以很直观的先排序在遍历一遍就可以得到答案,但是这里明确要求是O(n)的时间复杂度,那么就给了一个 ...

  2. 日常英语---六、Maplestory Illium

    日常英语---六.Maplestory Illium 一.总结 一句话总结: maplestory-['meiplstɔri]  illium-镍铬合金 ['meiplstɔri]  n. 枫之谷(网 ...

  3. 【转】 聚类算法-Kmeans算法的简单实现

    1. 聚类与分类的区别: 首先要来了解的一个概念就是聚类,简单地说就是把相似的东西分到一组,同 Classification (分类)不同,对于一个 classifier ,通常需要你告诉它“这个东西 ...

  4. springboot ----> sts如何启动两个实例

    idea 实现启动两个spring boot工程实例的方法 可以参考这篇博客. 因为使用spring tool suite 学习spring cloud 需要实例化两个spring boot 工程来构 ...

  5. 关于在使用sparksql写程序是报错以及解决方案:org.apache.spark.sql.AnalysisException: Duplicate column(s): "name" found, cannot save to file.

    说明: spark --version : 2.2.0 我有两个json文件,分别是emp和dept: emp内容如下: {"name": "zhangsan" ...

  6. 8.2 DRAM和SRAM

    计算机组成 8 存储层次结构 8.2 DRAM和SRAM SRAM比较快,DRAM比较慢:SRAM比较贵,DRAM比较便宜.记住这些结论是很容易的,但是比是什么更重要的是为什么.那在这一节我们就从电路 ...

  7. c++-pimer-plus-6th-chapter05

    Chapter Review 1 An entry-condition loop evaluates a test expression before entering the body of the ...

  8. Mac必备神器之Go2Shell

    一.作用     可以快速在当前目录打开Shell命令行窗口   二.安装 1.打开官网 http://zipzapmac.com/go2shell 2.点击下载并安装   3.点击应用图标   三. ...

  9. MySQL事务(二)

    一.事务的隔离级别/锁问题 基本的介绍: 当我们的mysql表,被多个线程或者客户端同时操作时,mysql提供一种机制,可以让不同的事务在操作数据时,具有隔离性. 锁是计算机协调多个进程或线程并发访问 ...

  10. python基础之循环语句,格式化输出以及编码

    1.while循环语句 1.1 常见的几种结构    1. while+判断条件 循环体 2. while+判断条件 循环体 else 语句 tips:while循环如果满足条件的话,会一直循环循环体 ...