Розробка веб-додатків охоплює різні завдання, від складних обчислень і моделювання даних до отримання інформації в реальному часі з різних джерел. Оброблені дані використовуються для прийняття важливих бізнес-рішень, таких як стратегічне позиціонування чи моніторинг стану взаємопов'язаних систем.
Для зручності сприйняття цієї інформації кінцевими користувачами розробляються віджети та бібліотеки, які взаємодіють з веб-браузерами і надають користувачам доступ до даних у зручній формі, наприклад, у вигляді таблиць або графіків. Одним із таких інструментів є Datatables, який дозволяє ефективно відображати великі набори даних у браузері.
Застосовуваний підхід для відображення великих наборів даних полягає в тому, щоб сервер обробляв основну частину роботи, а не передавав всі записи клієнту. Це зменшує навантаження на браузер, запобігаючи його зависанню і уповільненню, що покращує досвід користувача.
Flask — це легкий веб-фреймворк для створення веб-додатків на Python. Він підтримує стандартний інтерфейс між сервером і додатками, дозволяючи ефективно обробляти запити клієнтів через HTTP-протокол. Завдяки мінімалістичному підходу Flask постачає лише основні компоненти, такі як шаблонізатор Jinja і інтерфейс командного рядка, залишаючи інші функції на вибір розробників через додаткові бібліотеки, як Flask-SQLAlchemy для роботи з базами даних, або Flask-WTF для інтеграції форм.
Для обробки даних у веб-додатку використовуються два режими роботи Datatables:
- Обробка на клієнтському боці — дані завантажуються повністю на клієнтську сторону, і весь процес обробки виконується в браузері.
- Обробка на серверному боці — дані завантажуються поступово за допомогою AJAX-запитів, що знижує навантаження на клієнтський бік і дозволяє ефективніше працювати з великими наборами даних.
Процес роботи виглядає наступним чином: користувач взаємодіє з таблицею в браузері, вводячи запити в поле пошуку або використовуючи пагінацію. При цьому клієнт надсилає запит на сервер, який обробляє його, отримує необхідні дані з бази і повертає їх у форматі JSON для рендерингу в таблиці. Користувачі можуть здійснювати пошук по таблиці, і в результаті система поверне відповідні записи.
Завантаження даних відбувається за допомогою AJAX, що дозволяє оновлювати лише необхідні частини сторінки, без необхідності повного перезавантаження. Це підвищує ефективність роботи додатка, оскільки користувач отримує лише ті дані, які йому потрібні.
Робота з великими наборами даних вимагає продуманої організації процесу. Якщо в додатку міститься менше ніж 10 000 рядків даних, використовується обробка на клієнтському боці, для більших обсягів — обробка на сервері. Для проміжних випадків необхідно вибирати найбільш оптимальний спосіб в залежності від специфіки даних і вимог додатка.
У результаті, для великих наборів даних Datatables забезпечує ефективну обробку та відображення даних, даючи змогу працювати з великими обсягами інформації без істотного навантаження на клієнтський бік і полегшуючи роботу користувачів із даними.
Перекладено з: SERVER-SIDE PROCESSING WITH DATATABLES AND FLASK