在开发、测试和生产等所有环境中都使用相同的数据库引擎
使用的数据库不相同，会有以下问题：
- 无法将生产环境中取得的数据原封不动地还原到本地进行测试
- 不同的数据库有不同的类型/限制，Django 的 ORM 不可以做到十全十美
- 不能依赖
fixtures来消除本地和生产环境间的数据库差异，fixtures只能用于创建简单的硬编码的测试数据，不能作为数据库无关的数据插入工具
Django 项目一般使用 PostgreSQL，安装 PostgreSQL:
使用 Pip 和 Virtualenv
Python 3.4 及以上版本已经默认包含了 Pip，安装方法：
- pip: http://pip-installer.org
- virtualenv: http://virtualenv.org
由于 virtualenv 比较难用，推荐在 virtualenv 的基础上安装使用 virtualenvwrapper：
- 对于 Mac OS X 和 Linux: virtualenvwrapper
- 对于 Win: virtualenvwrapper-win
通过 pip 来安装 Django 及其它依赖包
每个 Django 项目都应有一个 requirements.txt 文件，指定依赖的包名及其版本。
设置 PYTHONPATH
将你的项目根目录添加到其 Virtualenv 的 PYTHONPATH 中，在项目根目录下运行 pip install -e . 即可。
更多文献：
- http://cs.simons-rock.edu/python/pythonpath.html
- https://docs.djangoproject.com/en/1.8/ref/django-admin/
使用版本控制系统
最流行的工具有 Git 和 Mercurial 。
使用相同的环境
要消除以下几种环境差异：
- 操作系统差异： 如在 Mac 和 Win 上开发，在 Ubuntu 上部署
- Python 设置的差异: 如使用不同的版本
- 开发者之间的差异
使用 Vagrant 和 VirtualBox 来设置统一的开发环境
例如，如果你使用 Mac，但项目部署环境是 Ubuntu，则可以在 Mac 上通过使用 Vagrant 及项目中的 Vagrantfile 来快速产生一个配置好了的虚拟 Ubuntu 开发环境。
优点：
- 项目开发团队中的每个人都能获取完全相同的本地开发环境
- 测试和生产环境可以用和本地开发环境类似的方式进行配置
缺点：
- 对于小项目来说，提高了复杂度
- 在旧机器上，运行虚拟机会比较慢
参考文献： Two Scoops of Django: Best Practices for Django 1.8
python
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