一、多表查询
1、基于双下划线的跨表查询
Django 还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系，它能自动确认 SQL JOIN 联系。要做跨关系查询，就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称，直到最终链接到你想要的model 为止。
语法：正向查询按字段，反向查询按表名小写，用来告诉ORM引擎join哪张表。
a、一对多查询
示例一：查询苹果出版社出版过的所有书籍的名字与价格
# 正向查询 按字段：publish
queryResult=Book.objects.filter(publish__name="苹果出版社").values_list("title","price")
# 反向查询 按表名小写：book
queryResult=Publish.objects.filter(name="苹果出版社").values_list("book__title","book__price"
示例二：查python这本书的出版社的名字和邮箱
# 正向查询
Book.objects.filter(title="python").values("publish__name", "publish__email")
# 反向查询
Publish.objects.filter(book__title="python").values("name", "email")
b、多对多查询
示例一：查询alex出过的所有书籍的名字
# 正向查询 按字段：authors:
queryResult=Book.objects.filter(authors__name="yuan").values_list("title")
# 反向查询 按表名小写：book
queryResult=Author.objects.filter(name="yuan").values_list("book__title","book__price")
示例二：查询python这本书的作者的年龄
# 正向查询
Book.objects.filter(title="python").values("author__age")
# 反向查询
Author.objects.filter(book__title="python").values("age")
c、一对一查询
示例一：查询alex的手机号
# 正向查询 按字段：authorDetail
ret=Author.objects.filter(name="alex").values("authorDetail__telephone")
# 反向查询 按表名小写：author
ret=AuthorDetail.objects.filter(author__name="alex").values("telephone")
示例二：查询手机号为133的作者的名字
# 正向查询
Author.objects.filter(authorDetail__telephone__startswith="133").values("name")
# 反向查询
AuthorDetail.objects.filter(telephone__startswith="133").values("author__name")
d、进阶练习（连续跨表）
示例一：查询人民出版社出版过的所有书籍的名字以及作者的姓名
# 正向查询
queryResult=Book.objects.filter(publish__name="人民出版社").values_list("title","authors__name")
# 反向查询
queryResult=Publish.objects.filter(name="人民出版社")
.values_list("book__title","book__authors__age","book__authors__name")
示例二：手机号以151开头的作者出版过的所有书籍名称以及出版社名称
# 方式1：
queryResult=Book.objects.filter(authors__authorDetail__telephone__startswith="151")
.values_list("title","publish__name")
# 方式2：
ret=Author.objects.filter(authorDetail__telephone__startswith="151")
.values("book__title","book__publish__name")
e、related_name相关
反向查询时，如果定义了related_name ，则用related_name的值替换表名，例如：
publish = ForeignKey(Blog, related_name='bookList')
示例一：查询人民出版社出版过的所有书籍的名字与价格(一对多)
# 反向查询 不再按表名：book，而是related_name的值bookList
queryResult=Publish.objects.filter(name="人民出版社").values_list("bookList__title","bookList__price")
2、聚合查询
语法：aggregate(*args, **kwargs)
示例一：计算所有图书的平均价格
from django.db.models import Avg # 首先导入聚合函数Avg
ret = Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
print(ret) # 结果为：{'price__avg': 34.35}
aggregate()是QuerySet 的一个终止子句，意思是说，它返回一个包含一些键值对的字典。键的名称是聚合值的标识符，值是计算出来的聚合值。键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。如果你想要为聚合值指定一个名称，可以向聚合子句提供它。并且all()方法也可以不写，默认查询所有，如下示例：
ret = Book.objects.aggregate(average_price=Avg('price'))
print(ret) # 结果为：{'average_price': 34.35}
如果你希望生成不止一个聚合函数，你可以向aggregate()子句中添加另一个参数。所以，如果你也想知道所有图书价格的最大值和最小值，可以这样查询：
from django.db.models import Avg, Max, Min # 导入聚合函数
ret = Book.objects.aggregate(Avg('price'), Max('price'), Min('price'))
print(ret)
# 结果为：{'price__avg': 34.35, 'price__max': Decimal('81.20'), 'price__min': Decimal('12.99')}
3、分组查询
a、单表分组查询
示例一：查询每一个部门名称以及对应的员工数，员工表如下：
emp表：
id name age salary dep
1 alex 12 2000 销售部
2 egon 22 3000 人事部
3 wen 22 5000 人事部
SQL语句：select dep,Count(*) from emp group by dep;
ORM：emp.objects.values("dep").annotate(c=Count("id")
b、多表分组查询
示例一：查询每一个部门名称以及对应的员工数，表如下：
emp表：
id name age salary dep_id
1 alex 12 2000 1
2 egon 22 3000 2
3 wen 22 5000 2
dep表：
id name
1 销售部
2 人事部
emp－dep：
id name age salary dep_id id name
1 alex 12 2000 1 1 销售部
2 egon 22 3000 2 2 人事部
3 wen 22 5000 2 2 人事部
SQL语句：select dep.name,Count(*) from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id group by dep.id;
ORM：dep.objetcs.values("id").annotate(c=Count("emp")).values("name","c")
总结：
1）annotate()为调用的QuerySet中每一个对象都生成一个独立的统计值（统计方法用聚合函数）。
2）跨表分组查询本质就是将关联表join成一张表，再按单表的思路进行分组查询。
c、查询练习
示例一：统计每一个出版社的最便宜的书
publishList = Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price"))
for publish_obj in publishList:
print(publish_obj.name,publish_obj.MinPrice)
annotate的返回值是querySet，如果不想遍历对象，可以用上value_list()方法，如下：
queryResult = Publish.objects.annotate(MinPrice=Min("book__price")).values_list("name","MinPrice")
print(queryResult)
示例二：统计每一本书的作者个数
ret = Book.objects.annotate(authorsNum=Count('authors__name'))
示例三：统计每一本以py开头的书籍的作者个数
queryResult = Book.objects.filter(title__startswith="Py").annotate(num_authors=Count('authors'))
示例四：统计不止一个作者的图书
queryResult = Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).filter(num_authors__gt=1)
示例五：根据一本图书作者数量的多少对查询集 QuerySet进行排序
queryResult = Book.objects.annotate(num_authors=Count('authors')).order_by('num_authors')
示例六：查询各个作者出的书的总价格
# 按author表的所有字段 group by
queryResult = Author.objects.annotate(SumPrice=Sum("book__price")).values_list("name","SumPrice")
print(queryResult)
4、F查询
在上面所有的例子中，我们构造的过滤器都只是将字段值与某个常量做比较。如果我们要对两个字段的值做比较，那该怎么做呢？
Django 提供 F() 来做这样的比较。F()的实例可以在查询中引用字段，来比较同一个 model 实例中两个不同字段的值。
示例一：查询评论数大于收藏数的书籍
from django.db.models import F # 导入F函数
Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum'))
Django 支持 F() 对象之间以及 F() 对象和常数之间的加减乘除和取模的操作，如下：
示例二：查询评论数大于收藏数2倍的书籍
Book.objects.filter(commnetNum__lt=F('keepNum')*2)
示例三：修改操作也可以使用F函数，比如将每一本书的价格提高30元
Book.objects.all().update(price=F("price")+30)
5、Q查询
filter()等方法中的关键字参数查询都是一起进行“AND”的。如果你需要执行更复杂的查询（例如OR 语句），你可以使用Q 对象。
from django.db.models import Q # 导入Q函数
Q(title__startswith='Py') # 将要关键字查询条件放入Q方法中
Q 对象可以使用&和|操作符组合起来。当一个操作符在两个Q对象上使用时，它产生一个新的Q 对象。
示例一：
bookList=Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan")|Q(authors__name="egon"))
# 上面等同于下面的SQL WHERE子句：
WHERE name ="yuan" OR name ="egon"
示例二：你可以组合“&”和“|”操作符以及使用括号进行分组来编写任意复杂的Q 对象。同时，Q 对象可以使用“~”操作符取反，这允许组合正常的查询和取反(NOT) 查询：
booklist = Book.objects.filter(Q(authors__name="yuan") & ~Q(publishDate__year=2017)).values_list("title")
示例三：查询函数可以混合使用Q 对象和关键字参数。所有提供给查询函数的参数（关键字参数或Q 对象）都将"AND”在一起。但是，如果出现Q 对象，它必须位于所有关键字参数的前面。例如：
booklist = Book.objects.filter(Q(publishDate__year=2016) | Q(publishDate__year=2017),title__icontains="python")
二、静态文件的设置（测试环境按照如下配置，记住步骤照做即可）
1）在项目目录下创建static文件夹；
2）项目中用到的静态资源如图片，js文件，bootstrap文件等放到static中（static中再分别创建img、js、bootstrap、css文件夹用于存放这些文件）；
3）在项目的settings.py文件中，STATIC_URL = "/static/" 下边加上如下代码：
STATICFILES_DIRS = [
os.join.path(BASE_DIR, "static")
]