Golang Revel:对结构数组进行分页

Question

我有一个结构数组，需要在视图端对其进行分页。

这就是我的代码在视图中的样子：

<div class="tab-content">
        <div class="tab-pane active" id="tab1" >
          <hr/>
          {{range .c}}                
            <p>Number: {{.Number}}</p>
            <p>Name: {{.Name}}</p>
            <p>Parties: {{.A}} and {{.B}}</p>
            <p>Location: {{.Location}}</p>
          <a href="/search">Read More</a>
          <hr/>
          {{end}}
          <div class="paging">
            <ul class="pagination">
              <li><a href="#"><i class="fa fa-angle-left"></i></a></li>
              <li class="active"><a href="#">1</a></li>
              <li><a href="#">2</a></li>
              <li><a href="#">3</a></li>
              <li><a href="#">4</a></li>
              <li><a href="#">5</a></li>
              <li><a href="#"><i class="fa fa-angle-right"></i></a></li>
            </ul>
          </div>
        </div>

我已经尝试寻找解决方案来对此进行繁殖，因为结果有数百个。到目前为止，我遇到的唯一golang解决方案是与SQL相关的。如果能为结构数组提供解决方案，我将不胜感激。

提前谢谢。

编辑我的后端存储是BoltDB。我通过调用这种方法来获取控制器上的数据

func List(bucket string)  []Data{
    //Open BoltDB database
    Open()
    defer Close()
    //Use a predefined struct to make an array
    d:=make([]Data, 0)
    //Fetch and unmarshal data as it is saved in byte form
    db.View(func(tx *bolt.Tx) error {
        cur := tx.Bucket([]byte(bucket)).Cursor()
        for k, v := cur.First(); k != nil; k, v = cur.Next() {            
            d1:=Data{}
            err:= json.Unmarshal(v, &d1)
            if err !=nil{
                return err
            }
            d=append(d, d1)
        } 
        return nil  
    })
    //Return the array of data
    return d
}

这个数组是我想要在视图上迭代的。

Answer 1

您可以收集从列表函数返回的完整数据数组。

func paginate(x []Data, skip int, size int) []int {
limit := func() int {
    if skip+size > len(x) {
        return len(x)
    } else {
        return skip + size
    }
}
start := func() int {
    if skip > len(x) {
        return len(x)
    } else {
        return skip
    }
}
  return x[start():limit()]
}

尽管你会得到你想要的行为，但这在内存方面是非常浪费的，尤其是当你的数据数组很大的时候。希望这能有所帮助。