现有 API 中如何集成 API 分页模块？

在现有 API 中集成 API 分页模块

问题

有时我们可能需要为现有 API 添加分页功能，以便以增量方式检索大量数据。这可以提高性能，并允许我们逐页处理数据。

解决方案

要解决这个问题，我们可以创建一个新的模块来处理分页。以下是如何实现它：

修改现有代码

在现有代码中，修改负责从 API 获取数据的函数。添加一个用于处理分页的新模块：

def __etl(name, uniques=None):
    # ... 现有代码 ...

    # 如果模块名称为 'accreditation'，则使用分页
    if name == 'accreditation':
        return __etl_accreditation(param)
    else:
        return __etl_old(param)

添加新的分页模块

创建一个新的函数来处理分页：

def __etl_accreditation(param):
    # ... 现有代码 ...

    # 分页参数
    page = param.get('page', 1)
    per_page = param.get('per_page', 500)

    # ... 剩余代码 ...

获取分页数据

在 __etl_accreditation 函数中，实现获取分页数据的逻辑：

# 获取数据
token, fetcher = api.get_rest_api("dwh", {"token": True})
data = []

# 循环获取所有页面
while True:
    # 获取当前页数据
    current_data = fetcher(
        'accreditation',
        {
            'page': page,
            'per_page': per_page,
        },
        token
    )
    data.extend(current_data)

    # 如果没有更多页面，则停止循环
    if len(current_data) < per_page:
        break

    # 递增页码
    page += 1

处理分页数据

在获取数据后，修改数据处理逻辑以处理分页：

# ... 现有代码 ...

# 如果模块名称为 'accreditation'，则更新数据处理逻辑
if name == 'accreditation':
    # ... 你的分页数据处理逻辑 ...
else:
    # ... 现有数据处理逻辑 ...

结论

通过这些修改，我们可以在具有查询参数的现有 API 中添加一个具有 API 分页的新模块。这提供了以增量方式检索大量数据的灵活性，从而提高性能。

常见问题解答

• 为什么要在 API 中使用分页？
  • 分页有助于管理大数据集，提高性能并逐步处理数据。
• 如何确定每页的数据大小？
  • 每页大小取决于 API 的限制、数据的复杂性和所需的处理时间。
• 如何处理最后一页的数据大小不完全的情况？
  • 可以使用条件语句来处理这种情况，例如将最后一页的数据大小与前几页分开。
• 如何处理跨页过滤和排序？
  • 在这种情况下，可能需要通过调整分页参数来在服务器端执行过滤和排序。
• 如何在分页 API 中实现无缝用户体验？
  • 提供清晰的指示、加载指示器和分页控件，以帮助用户了解数据大小和当前位置。