使用nodejs实现分页功能
时间: 2023-09-16 07:09:16 浏览: 61
1. 安装依赖：`npm install --save express mongoose body-parser ejs`
2. 创建app.js文件并引入依赖：
```javascript
const express = require('express');
const mongoose = require('mongoose');
const bodyParser = require('body-parser');
const ejs = require('ejs');
const app = express();
```
3. 连接数据库：
```javascript
mongoose.connect('mongodb://localhost:27017/mydb', {
useNewUrlParser: true,
useUnifiedTopology: true
});
```
4. 创建数据模型：
```javascript
const Schema = mongoose.Schema;
const PostSchema = new Schema({
title: String,
content: String,
created_at: { type: Date, default: Date.now }
});
const Post = mongoose.model('Post', PostSchema);
```
5. 设置视图引擎：
```javascript
app.set('view engine', 'ejs');
```
6. 设置静态文件目录：
```javascript
app.use(express.static(__dirname + '/public'));
```
7. 解析请求体：
```javascript
app.use(bodyParser.urlencoded({ extended: true }));
```
8. 定义路由：
```javascript
app.get('/', async (req, res) => {
const pageSize = 5; // 每页显示的记录数
const page = req.query.page || 1; // 当前页码，默认为1
const count = await Post.countDocuments(); // 总记录数
const pageCount = Math.ceil(count / pageSize); // 总页数
const posts = await Post.find().skip((page - 1) * pageSize).limit(pageSize); // 查询当前页的记录
res.render('index', { posts, page, pageCount });
});
```
9. 创建视图文件：
```html
<!-- index.ejs -->
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>分页功能演示</title>
</head>
<body>
<h1>分页功能演示</h1>
<% for(let i = 0; i < posts.length; i++) { %>
<h2><%= posts[i].title %></h2>
<p><%= posts[i].content %></p>
<hr>
<% } %>
<% if(pageCount > 1) { %>
<% if(page > 1) { %>
<a href="/?page=<%= page - 1 %>">上一页</a>
<% } %>
<% if(page < pageCount) { %>
<a href="/?page=<%= page + 1 %>">下一页</a>
<% } %>
<% } %>
</body>
</html>
```
10. 启动应用：
```javascript
app.listen(3000, () => {
console.log('Server is running on http://localhost:3000');
});
```
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1. 市场背景：
- 人工智能经历了从计算智能（基于规则和符号推理）到感知智能（通过传感器收集数据）再到认知智能（理解复杂情境）的发展。《中国制造2025》政策强调了智能制造的重要性，指出新一代信息技术与制造技术的融合是关键，而机器视觉因其精度和效率的优势，在智能制造中扮演着核心角色。
- 随着中国老龄化问题加剧和劳动力成本上升，以及制造业转型升级的需求，机器视觉在汽车、食品饮料、医药等行业的渗透率有望提升。
2. 行业分布与应用：
- 国内市场中，电子行业是机器视觉的主要应用领域，而汽车、食品饮料等其他行业的渗透率仍有增长空间。海外市场则以汽车和电子行业为主。
- 然而，实际的工业制造环境中，由于产品种类繁多、生产线场景各异、生产周期不一，以及标准化和个性化需求的矛盾，工业AI视觉检测的落地面临挑战。缺乏统一的标准和模型定义，使得定制化的解决方案成为必要。
3. 工业化前提条件：
- 要实现工业AI视觉的广泛应用，必须克服标准缺失、场景多样性、设备技术不统一等问题。理想情况下，应有明确的需求定义、稳定的场景设置、统一的检测标准和安装方式，但现实中这些条件往往难以满足，需要通过技术创新来适应不断变化的需求。
4. 行业案例分析：
- 如金属制造业、汽车制造业、PCB制造业和消费电子等行业，每个行业的检测需求和设备技术选择都有所不同，因此，解决方案需要具备跨行业的灵活性，同时兼顾个性化需求。
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