@jjx +1

@herozzm java 要是不了解那么一大堆设计模式， 当然是好学了。
golang 的 if err != nil 这种， 你用自己的 errHandle(err)有什么鸟区别， 只是原来 3 行变一行而已， 一样到处都是。
golang 我都是干脆 panic 处理，在外层做 recover ， 自己写给自己调用的方法， 还特么 err nil 来 nil 去， 真是够了

你需要确保它实现了 __call__() 和 __get__() 方法

@Cavolo 我没有说要在保的， 大兄弟，想多了

擦， 选错点了

自己写就用 django ， 快速出活。要是懂 angular js,简直会神速

“多个系统之间用什么通信”
通常比较简单的做法就是 http 协议了， 写起来快， 且有成熟的负载均衡方法。微服务之间很多时候一开始都这样干
然后就是 RPC 了， 没有大规模 rpc 应用过， 只说自己的感觉应该是两个服务之间频率很高，接口之间有比较明显的逻辑调用式的场景，另外可能一些有状态的逻辑， 用 rpc 可以明显提升效率， 因为 http 协议太重了， rpc 的二进制流又非常高效，不过多节点的负载问题比 http 麻烦点吧。

”什么时候考虑数据库分布式？“
这个， 大概是等到你数据事务写很多，然后需要库分表，分库到一定阶段， 且在应用层这样分，已经很明显出现维护成本过高， 而且很多数据读写之间还有比较强的一致性要求(这导致不能从库来读)，写入数据并发量较大， 从库的同步已经有过大的延迟， 且这个延迟已经超出业务容忍度。
就需要分布式了， 比较常见的做法是自己有一个数据中间件， 按业务或其他逻辑，分布到不同的数据节点去， Uber 就有类似案例， 可以学习一下。

@strwei redis 和 pg 不是一回事吧， 也不冲突。
稍微有点事务需求的数据， 用 redis 行不通。

@soarscnu +10086

挺不错的公司。有找后端木

是指获取 task.result 么，不需要 djcelery 这种了， 装 celery 就够了。

楼上上上说了实话