譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

毋庸置疑，Python是最為流行的編程語言之一，且提供了如Django和Flask等框架。其中，Django在Python開發人員群體中知名度極高，因其能夠為開發人員提供高效的開發流程和實用的設計。例如，對象關系映射工具（ORM）、路由以及模板特性等，均使開發人員的工作更加便捷。

然而，盡管Django具備這些強大功能，卻也存在諸多問題，諸如欠佳的應用程序結構、不合理的資源放置，以及“厚”視圖（fat view）和“薄”模型（skinny model）的邏輯編寫等。這些類型的問題不僅是Python新手開發人員面臨的挑戰，對于經驗豐富的Python開發人員而言，同樣難以妥善應對。

下文將列舉開發人員在使用Django時最常犯的錯誤，并提供相應的規避建議。

1. 經常使用Python的全局環境來處理項目依賴項

這個錯誤通常是由不熟悉Python的“環境隔離”特性的Python新手開發人員所犯。在項目中，不能使用全局環境來管理項目依賴項，因為這會引發依賴項沖突問題。

此外，Python將無法同時使用同一依賴包的不同版本。這將是一個重大問題，因為不同項目對同一依賴包可能有不同且相互沖突的版本需求，若使用全局環境，將難以滿足這些差異化要求。

你可以通過隔離Python的環境來解決這個問題，具體方法如下：

使用虛擬環境

你可以使用名為virtualenv的模塊，它是一個用于在Python中構建虛擬環境的工具。利用它創建的虛擬環境能夠與系統環境相互隔離。使用virtualenv將創建一個文件夾，其中包含Python項目使用這些包所需的所有重要可執行文件。

Virtualenvwrapper

Virtualenvwrapper是一個全局安裝的Python包。它提供了一套完整的工具集，用于創建、刪除和激活虛擬環境。借助該工具，可將所有虛擬環境統一保存在一個文件夾中，便于集中管理和操作。

虛擬機（VM）

這是隔離環境的最佳方法之一，因為整個虛擬機專用于你的應用程序。你可以從包括VirtualBox、Parallels和Proxmox在內的一系列工具中進行選擇。此外，若將虛擬機與VM自動化工具Vagrant集成使用，還將實現更高效的環境管理，獲得超乎預期的效果。

容器

在容器自動化方面，Docker工具是不錯的選擇。Docker擁有眾多第三方工具，還具備捕獲特性，能夠幫助用戶快速重建容器。并且，當用戶熟悉Docker的運行機制后，會發現它提供了許多實用的鏡像，如Postgres、MongoDB、Redis、PySpark等，這些鏡像可極大地簡化項目開發和部署過程，且Docker的使用也較為容易上手。

上述這些都是你可以用來掌握項目依賴項隔離和管理的最佳方法。

2.沒有在requirements.txt文件中固定項目依賴關系

在啟動Python項目時，應借助一個帶有requirements .txt文件的孤立環境來實現。當開發人員運用pip/easy_install進行軟件包安裝操作時，還需將所安裝的軟件包添加至requirements.txt文件中。如此一來，若后續在服務器上部署項目，過程將會簡便許多。

不同版本的軟件包有不同的模塊、參數和函數。即使依賴關系中的一個小變化也可能導致軟件包無法正常運行。因此，在requirements.txt文件中固定依賴項的特定版本至關重要。

此外，Python中有一個可用的pip-tools列表，借助命令行工具，你將能夠輕松地管理這些依賴項。這個工具很有用，因為它會自動生成一個requirement.txt文件，該文件有助于固定所有這些依賴項，甚至能涵蓋一個完整的依賴項樹。

另外需要注意的是，應在文件系統、S3文件夾、FTP以及SFTP中留存依賴文件的副本。

3.不了解基于函數的視圖和基于類的視圖的優點

在Django中，視圖是一個接收Web請求并返回Web響應的Python函數或類。視圖充當數據模型（后端）和模板（前端）之間的橋梁。每當用戶訪問URL時，Django都會將該請求路由到相應的視圖，然后視圖處理該請求并返回響應。

Django視圖可分為兩種類型：基于函數的視圖（FBV）和基于類的視圖（CBV）。兩者的用途相同，但在實現方面采用不同的方法。

基于函數的視圖（FBV）

基于函數的視圖易于編寫和理解。它們是普通的Python函數，接受HTTP請求并返回HTTP響應。以下是基于函數的視圖（FBV）的好處：

• 高度靈活性：FBV賦予了Python開發人員極大的靈活性，使他們能夠利用任何Python函數作為視圖，該視圖還可以包括第三方庫和自定義函數。
• 易于理解：基于函數的視圖邏輯簡單明了。因此，對于小型項目和簡單視圖來說，FBV是一個很好的選擇。
• 上手快：由于FBV采用了開發人員更為熟悉的基于函數的語法結構，因此相較于CBV，Python開發人員在學習和應用FBV時，能夠更加快速地掌握并投入使用 ，減少學習曲線帶來的時間損耗。

基于類的視圖（CBV）

另一方面，基于類的視圖（CBV）提供了一種更有條理、可重用的方式來定義視圖。在開發過程中，無需將視圖編寫為函數形式，而是將其定義為從Django內置通用視圖繼承而來的Python類。這種方式具備如下突出優點：

• 結構化API的運用：CBV不僅充分發揮了面向對象編程的優勢，還能夠借助結構化API，使代碼結構更加清晰，可讀性顯著增強，從而提升代碼的可維護性。
• 代碼可重用性高：CBV具有良好的可重用特性，通過子類化操作，開發人員能夠輕松地對其進行擴展與修改，在不同項目模塊或功能點中復用相同的視圖邏輯，提高開發效率，減少重復代碼的編寫。
• 接口一致性：為了有效管理各種不同版本的HTTP請求，CBV提供了統一且一致的接口。這使得在處理不同類型的請求時，開發人員能夠遵循相同的編程模式和接口規范，降低開發過程中的錯誤率。
• 模塊化特性：基于類的視圖本質上具有模塊化的特征，這使得開發人員可以將復雜的視圖分解為更小的、獨立的可重用組件。每個組件專注于特定的功能實現，有利于代碼的分工協作開發以及后期的維護與升級。

4.在視圖（而非模型）中編寫應用邏輯

若在視圖中編寫邏輯，應用程序將最終呈現出“厚”視圖、“薄”模型的情況。這種結構存在一定弊端，因此避免此類錯誤，并在模型（而非視圖）中編寫應用程序邏輯至關重要。

Django開發人員還可以進一步將邏輯分解成小方法，然后將它們寫入模型中。這將使他們能夠從多個來源（如前端UI、管理界面UI、API端點等）不同時間使用它。而且，開發人員僅需編寫幾行代碼就能實現，從而避免了大量代碼的復制粘貼，有效提升代碼的簡潔性和可維護性。

具體來說，在向用戶發送電子郵件時，不應在視圖中編寫相關邏輯，而要通過電子郵件功能擴展模型。這種將邏輯置于模型的做法還能使代碼更易于進行單元測試。因為Python開發人員可以在模型這一個地方對電子郵件邏輯進行測試，無需在每個控制器中重復測試相同的電子郵件邏輯，大大提高了測試效率與準確性。

所以，下次處理項目時，請務必牢記構建“薄”視圖、“厚”模型，以此優化代碼結構，提升開發質量。

原文標題：Mistakes That Django Developers Make and How To Avoid Them，作者：Sukhwinder Singh