所以，我正在考虑用python2-django（-rest框架）、postgres和angular编写一个应用程序。
我知道有很多事情可以做
- 负载平衡器后面的多服务器设置
- 数据库复制/分片
- 缓存（以各种方式）
- 用serpy替换DRF串行器
- 在蟒蛇上跑步3
- 穿着睡衣跑步
我的问题是——这些（或其他事情）中的哪一件真的应该在项目开始时就做好？
编写时要考虑到可扩展性。
可扩展性不仅限于生产服务器/环境，还限于开发环境。
写东西时一定要考虑到可伸缩性。
正在开发
开发时的可扩展性使您可以毫无保留地开发产品。
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构建存储库
使用像GitFlow这样的git分支模型，这样开发人员就可以并行工作，或者一个开发人员可以切换不同的功能。使用错误跟踪器。 -
设计您的应用程序
在实际编写一行代码之前，记下你要编写的应用程序。将应用程序设计为最小化关系（ManyToMany、ForeignKey等）和导入。Django提供了易于使用的应用程序架构。 -
先写测试
这确保了您可以迁移（生产环境）、升级和降级，而不会带来太大的痛苦和损失。相信我，写测试感觉很无聊，但这是值得的。 -
抽象模型，经理
使用抽象模型和管理器，它可以消除博利埃板模型代码，并帮助您维护代码。 -
将变量、类和方法命名为描述性的
将变量、类和方法命名为描述性的，因为您可以在不查看文档的情况下知道它代表什么。 -
文档代码
您可以随意记录类和方法，这样您或其他研究代码的同行就可以了解代码缩进的目的，而不是堆叠查看方法在做什么。 -
使用调试工具栏
在开发中使用django调试工具栏，在测试API时，使用prefectch_related()和select_related()来最小化/消除重复查询。 -
模块化代码
将代码模块化。Python和django通常鼓励使用模块。模块易于管理。使用类、更多继承和抽象基类来重用代码。 -
使用持续集成
使用持续集成测试您的回购，并确保新的推送不会破坏系统
在生产中
生产中的可伸缩性使您可以毫无保留地向无限用户提供产品。
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用于多服务器设置
- 坚持休息设计原则
- 取消会话
- 使用分布式缓存，如Redis
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正在将DRF序列化程序交换为serpy
如果你需要更高的速度，如果你觉得舒服的话，可以从serpy开始。坚持使用Serpy比重写DRF序列化程序要好，因为编写这两个程序看起来都很轻松，但要确保您不会因为优化丢失的1或2毫秒而浪费时间。 -
在蟒蛇3上跑步
取决于您计划使用的库。 -
在pypy上运行
pypy比标准实现更快。使用pypy取决于库的兼容性。可兼容软件包的列表和兼容性状态。
现在的问题是，
这些（或其他事情）中的哪一项真正应该在项目开始时就做好？
Ans:Developemet（1,2,3,4,5,6,7,8）Production（1,2）
我认为您不需要立即开始担心设置。我反对过早进行优化。相反，在生产中运行应用程序，对其进行评测。看看当你达到规模时，是什么影响了性能——你就会知道瓶颈是什么。
您必须做对的第一件事也是最主要的事情是一个干净、正确的数据库模式和清晰、可读、正确的分解（DRY…除非是意外的重复）和解耦的代码。如果你知道设计一个关系数据库模式，并学会正确使用Python和Django，到目前为止你应该不会有太多问题，如果你把这两件事都做好了，它将（好吧，它应该）很容易扩展-通过在需要的地方添加缓存（Redis、Memcache或中间的NoSQL文档数据库，存储你经常访问的数据的"预处理"版本），添加服务器，负载平衡等，这取决于您的应用程序的需要。Django的构建很容易扩展，除非你做了愚蠢的事情，否则它很容易扩展。