Octokit.NET 中工作流运行列表分页功能的实现解析
2025-06-28 04:44:56作者:羿妍玫Ivan
在GitHub API的日常开发使用中,分页查询是一个常见需求。Octokit.NET作为GitHub官方.NET SDK,其Actions.Workflows.Runs.ListByWorkflow()方法提供了获取工作流运行记录的功能,但开发者可能会对分页参数的设置方式产生疑问。
分页参数的设计原理
GitHub REST API文档明确说明"列出仓库工作流运行"接口支持per_page和page两个参数,其中per_page默认值为30,最大可设置为100。在Octokit.NET的实现中,这些分页控制并非通过WorkflowRunsRequest类的直接属性暴露,而是采用了更通用的ApiOptions模式。
ApiOptions的架构优势
Octokit.NET采用了统一的分页控制机制,通过ApiOptions类封装所有分页相关参数。这种设计具有以下优点:
- 一致性:所有列表查询接口都使用相同的分页参数设置方式
- 扩展性:新增分页相关参数时无需修改每个请求类
- 灵活性:可以统一设置所有接口的分页行为
实际使用示例
要获取某个工作流的分页运行记录,开发者可以这样使用:
var apiOptions = new ApiOptions
{
PageSize = 100, // 设置每页最大记录数
PageCount = 1 // 设置要获取的页码
};
var workflowRuns = await client.Actions.Workflows.Runs.ListByWorkflow(
"owner",
"repo",
workflowId,
new WorkflowRunsRequest(),
apiOptions);
设计思考
这种将分页参数与请求参数分离的设计体现了良好的关注点分离原则。WorkflowRunsRequest专注于描述工作流运行本身的查询条件,而ApiOptions则处理通用的分页控制逻辑。这种模式在大型API客户端库中很常见,能够有效减少代码重复并提高可维护性。
对于.NET开发者来说,理解这种设计模式有助于更好地使用Octokit.NET库,也能为设计自己的API客户端提供参考。当需要处理大量数据时,合理设置分页参数可以显著提高查询效率和降低内存消耗。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C042
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.3 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
694
367
Ascend Extension for PyTorch
Python
240
276
暂无简介
Dart
696
163
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
270
328
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
674
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869