1. 经常使用Python的全局环境来处理项目依赖项
这个错误通常是由不熟悉Python的"环境隔离"特性的Python新手开发人员所犯。在项目中，不能使用全局环境来管理项目依赖项，因为这会引发依赖项冲突问题。
此外，Python将无法同时使用同一依赖包的不同版本。这将是一个重大问题，因为不同项目对同一依赖包可能有不同且相互冲突的版本需求，若使用全局环境，将难以满足这些差异化要求。
你可以通过隔离Python的环境来解决这个问题，具体方法如下：
使用虚拟环境
你可以使用名为virtualenv的模块，它是一个用于在Python中构建虚拟环境的工具。利用它创建的虚拟环境能够与系统环境相互隔离。使用virtualenv将创建一个文件夹，其中包含Python项目使用这些包所需的所有重要可执行文件。
Virtualenvwrapper
Virtualenvwrapper是一个全局安装的Python包。它提供了一套完整的工具集，用于创建、删除和激活虚拟环境。借助该工具，可将所有虚拟环境统一保存在一个文件夹中，便于集中管理和操作。
虚拟机（VM）
这是隔离环境的最佳方法之一，因为整个虚拟机专用于你的应用程序。你可以从包括VirtualBox、Parallels和Proxmox在内的一系列工具中进行选择。此外，若将虚拟机与VM自动化工具Vagrant集成使用，还将实现更高效的环境管理，获得超乎预期的效果。
容器
在容器自动化方面，Docker工具是不错的选择。Docker拥有众多第三方工具，还具备捕获特性，能够帮助用户快速重建容器。并且，当用户熟悉Docker的运行机制后，会发现它提供了许多实用的镜像，如Postgres、MongoDB、Redis、PySpark等，这些镜像可极大地简化项目开发和部署过程，且Docker的使用也较为容易上手。
上述这些都是你可以用来掌握项目依赖项隔离和管理的最佳方法。
2.没有在requirements.txt文件中固定项目依赖关系
在启动Python项目时，应借助一个带有requirements .txt文件的孤立环境来实现。当开发人员运用pip/easy_install进行软件包安装操作时，还需将所安装的软件包添加至requirements.txt文件中。如此一来，若后续在服务器上部署项目，过程将会简便许多。
不同版本的软件包有不同的模块、参数和函数。即使依赖关系中的一个小变化也可能导致软件包无法正常运行。因此，在requirements.txt文件中固定依赖项的特定版本至关重要。
此外，Python中有一个可用的pip-tools列表，借助命令行工具，你将能够轻松地管理这些依赖项。这个工具很有用，因为它会自动生成一个requirement.txt文件，该文件有助于固定所有这些依赖项，甚至能涵盖一个完整的依赖项树。
另外需要注意的是，应在文件系统、S3文件夹、FTP以及SFTP中留存依赖文件的副本。
3.不了解基于函数的视图和基于类的视图的优点
在Django中，视图是一个接收Web请求并返回Web响应的Python函数或类。视图充当数据模型（后端）和模板（前端）之间的桥梁。每当用户访问URL时，Django都会将该请求路由到相应的视图，然后视图处理该请求并返回响应。
Django视图可分为两种类型：基于函数的视图（FBV）和基于类的视图（CBV）。两者的用途相同，但在实现方面采用不同的方法。
基于函数的视图（FBV）
基于函数的视图易于编写和理解。它们是普通的Python函数，接受HTTP请求并返回HTTP响应。以下是基于函数的视图（FBV）的好处：
- 高度灵活性：FBV赋予了Python开发人员极大的灵活性，使他们能够利用任何Python函数作为视图，该视图还可以包括第三方库和自定义函数。
- 易于理解：基于函数的视图逻辑简单明了。因此，对于小型项目和简单视图来说，FBV是一个很好的选择。
- 上手快：由于FBV采用了开发人员更为熟悉的基于函数的语法结构，因此相较于CBV，Python开发人员在学习和应用FBV时，能够更加快速地掌握并投入使用 ，减少学习曲线带来的时间损耗。
基于类的视图（CBV）
另一方面，基于类的视图（CBV）提供了一种更有条理、可重用的方式来定义视图。在开发过程中，无需将视图编写为函数形式，而是将其定义为从Django内置通用视图继承而来的Python类。这种方式具备如下突出优点：
- 结构化API的运用：CBV不仅充分发挥了面向对象编程的优势，还能够借助结构化API，使代码结构更加清晰，可读性显著增强，从而提升代码的可维护性。
- 代码可重用性高：CBV具有良好的可重用特性，通过子类化操作，开发人员能够轻松地对其进行扩展与修改，在不同项目模块或功能点中复用相同的视图逻辑，提高开发效率，减少重复代码的编写。
- 接口一致性：为了有效管理各种不同版本的HTTP请求，CBV提供了统一且一致的接口。这使得在处理不同类型的请求时，开发人员能够遵循相同的编程模式和接口规范，降低开发过程中的错误率。
- 模块化特性：基于类的视图本质上具有模块化的特征，这使得开发人员可以将复杂的视图分解为更小的、独立的可重用组件。每个组件专注于特定的功能实现，有利于代码的分工协作开发以及后期的维护与升级。
4.在视图（而非模型）中编写应用逻辑
若在视图中编写逻辑，应用程序将最终呈现出"厚"视图、"薄"模型的情况。这种结构存在一定弊端，因此避免此类错误，并在模型（而非视图）中编写应用程序逻辑至关重要。
Django开发人员还可以进一步将逻辑分解成小方法，然后将它们写入模型中。这将使他们能够从多个来源（如前端UI、管理界面UI、API端点等）不同时间使用它。而且，开发人员仅需编写几行代码就能实现，从而避免了大量代码的复制粘贴，有效提升代码的简洁性和可维护性。
具体来说，在向用户发送电子邮件时，不应在视图中编写相关逻辑，而要通过电子邮件功能扩展模型。这种将逻辑置于模型的做法还能使代码更易于进行单元测试。因为Python开发人员可以在模型这一个地方对电子邮件逻辑进行测试，无需在每个控制器中重复测试相同的电子邮件逻辑，大大提高了测试效率与准确性。
所以，下次处理项目时，请务必牢记构建"薄"视图、"厚"模型，以此优化代码结构，提升开发质量。