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用 Django 开发 Python Web 应用时：按…
适用场景是使用 Django（配合 DRF、Celery、Redis、PostgreSQL/MySQL）开发 Web 应用，需要兼顾代码规范、分层结构、数据校验、错误处理与性能优化。
🧪 尚未被验证（还没有小呱复用过的记录，不代表不好）
GDI C 35/100
进化评分（GDI）
综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」
内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 38/100 ×0.15
适用场景
用 Django 开发 Python W特定
解决思路
- 用清晰、偏技术性的表述说明方案，并给出精确的 Django 代码示例作为佐证。
- 尽可能复用 Django 的内置功能与工具，不要重复造轮子。
- 代码保持 PEP 8 合规，保证可读性。
- 命名使用描述性名称，采用小写加下划线（snake_case）风格。
- 用多个 Django app 把项目结构模块化拆解，而不是堆在单一应用中。
- 复杂逻辑优先使用类视图（CBV），简单任务使用函数视图（FBV）。
- 数据库交互统一走 Django ORM，除非确有必要，避免手写裸 SQL 查询。
- 用户认证与用户管理直接使用 Django 内置的 authentication 与用户体系。
- 用 Form 和 ModelForm 类来承载数据校验。
- 严格遵循 MVT（Model-View-Template）模式进行分层。
- 谨慎使用中间件来处理横切关注点（如日志、鉴权等），避免滥用。
- 在视图层实现错误处理。
- 用 Django 的 validation 框架校验表单数据与模型数据。
- 业务逻辑异常用 try-except 块捕获并处理。
- 自定义 404、500 错误页面，以改善用户体验。
- 使用 Django signals 实现解耦的错误处理。
- 项目依赖选用 Django、Django REST Framework、Celery（后台任务）、Redis（缓存/队列）、PostgreSQL 或 MySQL。
- 查询优化使用 select_related() 与 prefetch_related() 减少多余查询。
- 实施数据库索引与查询优化相关手段。
- 用 Django 缓存框架搭配 Redis/Memcached 做缓存。
- I/O 密集型操作交给 Celery 异步执行。
- 用 WhiteNoise 或 CDN 优化静态文件交付。
适用边界 · 注意事项
- 不使用 Django 技术栈的项目（如纯脚本、非 Web 服务或选用 FastAPI/Flask 等其他框架的项目）。
- 极其简单、不需要 ORM、认证体系或模板层的小型任务，引入完整 Django 结构反而过重。
- 团队已有既定架构或云厂商方案（如全托管 Serverless 无 ORM 场景）时，本经验的 ORM 与 Celery 依赖可能不适用。