Pagination teilt einen großen Satz von Ergebnissen in diskrete Seiten auf, sodass du nicht Tausende von Datensätzen auf einmal laden musst. Dies ist essentiell für Leistung und Benutzerfreundlichkeit. Django bietet eine Paginator-Klasse für Templates/Views, und DRF bietet eingebaute Pagination für APIs.
articles = Article.objects.()
from django.core.paginator import Paginator
def article_list(request):
articles = Article.objects.all().order_by("-created_at") # ORDER matters for consistent pages
paginator = Paginator(articles, 20) # 20 items per page
page_number = request.GET.get("page") # ?page=2
page_obj = paginator.get_page(page_number) # the requested page
return render(request, "list.html", {"page_obj": page_obj})
<!-- in the template -->
{% for article in page_obj %}
<h2>{{ article.title }}</h2>
{% endfor %}
{% if page_obj.has_previous %}<a href="?page={{ page_obj.previous_page_number }}">Prev</a>{% endif %}
Page {{ page_obj.number }} of {{ page_obj.paginator.num_pages }}
{% if page_obj.has_next %}<a href="?page={{ page_obj.next_page_number }}">Next</a>{% endif %}
Der Paginator teilt einen Queryset in Seiten auf, und get_page() gibt ein Seiten-Objekt mit Navigations-Helfern (has_next, next_page_number, usw.) zurück — beachte, dass es LIMIT/OFFSET zur Abfrage hinzufügt, sodass nur eine Seite aus der Datenbank abgerufen wird.
# global default in settings.py
REST_FRAMEWORK = {
"DEFAULT_PAGINATION_CLASS": "rest_framework.pagination.PageNumberPagination",
"PAGE_SIZE": 20,
}
# now list endpoints are automatically paginated, returning:
# { "count": 1000, "next": "...?page=3", "previous": "...?page=1", "results": [...] }
DRF paginiert List-Endpoints automatisch einmal konfiguriert, gibt Seiten-Metadaten (count, next/previous Links) zusammen mit den Ergebnissen zurück — Clients navigieren über die bereitgestellten URLs.
PageNumberPagination → ?page=2 (simple page numbers)
LimitOffsetPagination → ?limit=20&offset=40 (flexible offsets)
CursorPagination → opaque cursor; consistent & performant for large/changing data
(avoids OFFSET performance issues on huge datasets)
⚠️ OFFSET-based pagination (page/offset) gets SLOWER on deep pages of huge tables
(the DB must skip OFFSET rows). For very large datasets, CURSOR pagination
(keyset, using a WHERE on an indexed column) is far more efficient.
⚠️ Always ORDER BY a stable field, or pages can be inconsistent/repeat items.
Pagination ist essentiell für die Entwicklung performanter, benutzerfreundlicher Anwendungen, die mit realen Datenmengen umgehen — ohne sie werden List-Endpoints und Seiten, die ganze Tabellen laden (möglicherweise Tausende oder Millionen von Zeilen), langsam, speicherintensiv und unbrauchbar, belasten die Datenbank und überfordern Benutzer und Clients.
Pagination zu verstehen ist alltägliches praktisches Wissen: Djangos Paginator handhabt traditionelle Views/Templates (teilt Querysets in Seiten mit Navigations-Helfern auf, ruft effizient nur eine Seite via LIMIT/OFFSET ab), und DRFs eingebaute Pagination handhabt APIs (paginiert automatisch List-Endpoints mit Metadaten und Navigations-Links einmal konfiguriert) — beide sind notwendig, je nachdem ob du Server-gerenderte Seiten oder APIs erstellst.
Zu wissen, wie man Pagination in beiden Kontexten implementiert, ist notwendig für fast jede Datenlisten-Funktion.
Die Leistungs-Nuance ist besonders wertvolles Senior-Level-Wissen: Standard OFFSET-basierte Pagination wird bei tiefen Seiten sehr großer Tabellen langsamer (die Datenbank muss alle vorhergehenden Zeilen überspringen), daher ist Cursor (Keyset) Pagination die effiziente Wahl für riesige oder schnell veränderliche Datasets, und Sortierung nach einem stabilen Feld ist notwendig, um inkonsistente oder doppelte Ergebnisse über Seiten hinweg zu vermeiden.
Das Verstehen sowohl der grundlegenden Mechaniken (Paginator, DRF Pagination-Klassen) als auch dieser Leistungsaspekte (OFFSET vs Cursor Pagination, konsistente Sortierung) ist wichtig für die Entwicklung von Anwendungen, die schnell bleiben und korrekt funktionieren, wenn die Daten wachsen — Pagination ist eine überall vorkommende Anforderung, und dies gut zu tun, besonders im großen Maßstab, ist eine praktische Fähigkeit, die direkt die Anwendungsleistung und Benutzererfahrung beeinflusst.