KnpPaginatorBundle教程:高效分页解决方案
2024-08-22 14:39:38作者:邵娇湘
一、项目目录结构及介绍
KnpPaginatorBundle是用于PHP Symfony框架的一个强大分页库,它简化了数据集的分页处理过程。以下是其基本目录结构和关键组件简介:
├── LICENSE
├── README.md - 主要的读我文件,提供快速入门和基本信息。
├── bin - 包含可执行脚本,如console入口点。
├── config - 存放bundle的配置示例或默认配置文件。
│ └── knp_paginator.yml.dist
├── DependencyInjection - 配置服务注入的地方,定义了bundle的服务如何被容器管理。
├── Events - 定义了bundle触发的事件和监听器接口。
├── Exception - 特定于此bundle的异常类。
├── Form - 如果bundle提供了表单类型相关的扩展,将会在这里找到相关代码。
├── Resources - 包含非PHP资源,比如模板、配置示例等。
│ ├── config - 示例配置文件放置处。
│ │ └── services.xml
│ ├── views - 默认的Twig模板存放位置。
│ └── translations - 翻译文件。
├── Services - 实现具体逻辑的服务类。
├── Tests - 单元测试和集成测试的代码。
└── TwigExtension - 提供了与Twig模板引擎集成的功能。
该结构展示了 bundle 的组织方式,其中 config/knp_paginator.yml.dist 是配置样例,Resources/views 用于存放分页视图模板,而核心逻辑和服务主要在 Services 目录下实现。
二、项目的启动文件介绍
在KnpPaginatorBundle中,没有直接所谓的“启动文件”,但启用和配置这个bundle的关键是在你的Symfony应用配置里。通常,您会在config/bundles.php确保添加了以下行来启动bundle:
return [
// ...
Knp\Bundle\PaginatorBundle\KnpPaginatorBundle::class => ['all' => true],
];
紧接着,在config/packages/knp_paginator.yaml(或者依据您的配置路径可能是从knp_paginator.yml.dist复制过来的),进行必要的配置调整,例如数据库连接选择、默认的页面大小等。
三、项目的配置文件介绍
基础配置(knp_paginator.yaml)
KnpPaginatorBundle的核心配置位于config/packages/knp_paginator.yaml。一个简单的配置示例可能如下:
knp_paginator:
template:
pagination: '@KnpPaginator/Pagination/sliding.html.twig'
sorting: '@KnpPaginator/Sorting/sorting_link.html.twig'
options:
pageParameterName: page
itemsPerPageParameterName: limit
sortFieldParameterName: sort
sortDirectionParameterName: direction
defaultSortFieldName: ~
defaultSortDirection: desc
distinct: false
firstPageLinkDecorator: null
previousPageLinkDecorator: null
nextPageLinkDecorator: null
lastPageLinkDecorator: null
这些配置项允许你定制分页的方方面面,包括使用的模板、参数名称、排序选项等。你可以根据实际需求调整它们,以更好地融入到你的应用之中。
通过上述三个模块的学习,你应该能够理解KnpPaginatorBundle的基本架构,如何启动它以及如何通过配置文件来定制分页行为,从而在Symfony项目中灵活地实现数据分页功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
677
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146