**要用 Python 做规划，核心是把业务目标转译为可计算的优化问题，并用合适的数据与算法求解。**在路径规划、排班调度、产能规划与项目进度控制等场景中，Python 通过数学规划（线性/整数规划、约束编程）、启发式搜索与地理计算库，能建立可重复、可监控的管线，**实现从数据采集、建模、优化到可视化的完整闭环**。选型上可从 OR-Tools、Pyomo/PuLP、Gurobi/CPLEX、NetworkX/OSMnx 等生态出发，并结合业务约束与计算成本做权衡。

# 用 Python 做规划：从算法到落地的完整指南

## 一、明确规划类型与业务目标

在开始任何 Python 规划之前，**要先明确“规划”的类型与边界：是路径规划（route planning）、资源与排班调度（scheduling）、生产与供应链优化（supply chain planning），还是项目进度与里程碑规划（project planning）**。不同类型的规划决定了问题的可解性与算法范式：路径规划偏图论与几何搜索，排班倾向约束编程与混合整数规划，供应链优化需要考虑多层网络与随机性，项目进度更多依赖约束关系与关键路径法（CPM）。在 Python 中，核心关键字围绕“优化、约束、目标函数”，要在需求分析阶段就写清楚。

**业务目标必须量化为优化指标与可验证的 KPI**。例如配送路径规划通常以“总里程最短、时间窗满足率最高、车辆载重不超限”为目标；排班调度则优化“工时均衡、法定休息合规、技能匹配度”；供应链规划关注“总成本、服务水平、库存周转”。Gartner（2024）强调先进分析对供应链规划的拉动作用，落地成效与 KPI 一致性高度相关（Gartner, 2024）。在 Python 的实施中，可将每个 KPI 映射为目标函数或软/硬约束，**避免只追求单一最优而忽略合规性与鲁棒性**。

场景范围与数据粒度也需预先界定。**确定计划滚动周期（天/周/月）、决策频率（实时/批处理）、数据来源（订单、地图、生产工艺、人力清单）以及规模（节点数、约束数量）**，可帮助选型库与算力架构。例如千级节点的车辆路径问题（VRP）适合启发式或混合策略；几十台机器的工厂作业车间（job shop）更偏好 CP-SAT。通过“问题规模-约束复杂度-实时性”的三维坐标定位，才能在 Python 生态下做出稳妥的规划设计。

## 二、数据准备与建模方法

在 Python 做规划，**数据质量是可行解与最优解的分水岭**。路径规划需要干净的路网数据（OSMnx/GeoPandas），调度规划依赖准确的人力技能矩阵与可用时段，供应链规划要对需求历史进行清洗与缺失值填补。建议建立分层数据模型：原始层（raw）、特征层（feature）、优化输入层（model input）。**在特征工程中要显式构造“约束相关特征”，如车辆载重、时间窗、工人技能标签、机器切换成本、库存安全线**，保证优化模型可直接调用。

建模阶段应将业务语言转换为数学语言。**使用目标函数（min/max）表达成本或效益，采用线性或非线性约束描述业务规则，选择决策变量（如路径选择二进制变量 x_ij、班次指派变量 y_it）**。Python 中，Pyomo、PuLP 适合声明式建模，便于将复杂约束逐条表达；OR-Tools 则提供 CP-SAT 求解器，擅长处理大规模离散与逻辑约束。对于存在不确定性的规划（需求波动、交通扰动），可在 Python 中增加鲁棒优化或场景抽样，**用多情景仿真评估方案稳定性，避免“在历史数据上过拟合”的陷阱**。

此外，**数据合法合规与可审计性至关重要**。对涉及个人排班与地理位置的规划，应确保遵循隐私与数据治理政策。建议通过元数据管理（记录字段来源、更新时间、质量评分）与可重现的 ETL 管线（如采用 Python 的 pandas + Apache Arrow）实现“同数据同结果”。在优化输出后，还需与现实约束做差异对账：例如道路临时施工、员工请假等冲击，应进入异常处理规则，**将模型输出与业务反馈闭环，持续修正特征与约束**。

## 三、优化算法与 Python 库选择

算法选型决定可行性与效率。**线性规划（LP）、混合整数规划（MIP）、约束编程（CP）、启发式与元启发式（如模拟退火、遗传算法），以及图搜索（Dijkstra、A*）是 Python 规划的常见基石**。LP/MIP 在成本最小化与资源分配方面表现稳健；CP 适合复杂逻辑、日历与不等式组合；启发式在超大规模或非凸问题中提供“可接受近似解”；图搜索为路径与网络问题提供高效求解框架。**在 Python 中，OR-Tools（CP-SAT）、Pyomo/PuLP（对接开源或商业求解器）、Gurobi/CPLEX（高性能商用）、SciPy optimize（连续优化）构成主流组合**。

下表对常用库做简要对比，便于在“Python 规划”中快速选型：

| 库/求解器 | 适用问题 | 许可与成本 | 性能与规模 | 建模便捷性 | 生态与支持 |
|---|---|---|---|---|---|
| OR-Tools (CP-SAT) | MIP/CP、调度、VRP | 免费 | 大规模离散优秀 | 约束表达灵活 | 文档完善，社区活跃 |
| Pyomo | LP/MIP/非线性 | 开源 | 取决于后端求解器 | 声明式清晰 | 与多求解器集成 |
| PuLP | LP/MIP | 开源 | 中小规模 | 轻量易用 | 上手快 |
| Gurobi | LP/MIP/QP | 商业许可 | 极高性能 | 友好 API | 企业支持强 |
| CPLEX | LP/MIP/QP | 商业许可 | 高性能稳定 | 成熟工具链 | 行业广泛使用 |
| SciPy optimize | 连续优化 | 开源 | 适用于连续问题 | 简单直接 | 科学计算生态 |

**选择库时要结合业务约束复杂度与预算**。如果问题包含大量逻辑约束与日历规则，OR-Tools 的 CP-SAT 表现突出；若需要在 LP/MIP 中获得极致性能与高级功能（如 Benders decomposition），商业求解器更具吸引力。McKinsey（2023）指出运筹优化与高级分析在运营环节可显著提升效率与成本表现（McKinsey, 2023），这也意味着**在 Python 中为关键规划场景配置合理的求解器是一项“投资决策”，并影响整体 ROI**。

对于超大规模或需要快速近似解的场景，**启发式与元启发式是重要补充**。在 Python 中可实现遗传算法、禁忌搜索、模拟退火或局部搜索，并与 OR-Tools 的搜索策略组合使用。路径规划可用 A* 与双向搜索提升收敛速度，资源调度可通过分解策略（先分配关键资源，再局部优化）缩短求解时间。**推荐建立“基线模型 + 启发式增强”的双轨方案，在时间受限时输出可行解，在资源充足时迭代到更优解**，提高规划系统的韧性与实用性。

## 四、路径规划与地理场景

在地理与路线相关的 Python 规划中，**关键在于构建高质量的路网图与成本函数**。可使用 OSMnx 下载并清洗 OpenStreetMap 数据，用 NetworkX 构建加权图（边权为距离、时间或风险），结合 OSRM 或自建速度模型估算行驶时长。**基于时间窗的车辆路径问题（VRPTW）需要同时考虑客户服务时间、车辆容量与交通波动**；Python 中可将这些要素写入约束与惩罚项，运行 OR-Tools 的 Routing 模块生成线路。为提升鲁棒性，可引入历史拥堵热力与天气数据，**动态调整边权，以近似“实时路况”**。

对于机器人与无人系统的路径规划，**搜索空间与代价函数的设计同样重要**。在网格地图上，A*、D* 与 Theta* 可平衡路径最短与可达性，连续空间中则常用 RRT/RRT* 搜索可行路径并逐步优化。通过 Python 与 Shapely/GeoPandas，可以进行障碍物布尔运算与安全距离计算，并用 matplotlib 或 Plotly 渲染路径。IEEE 的机器人与自动化研究指出在复杂环境中，分层规划（全局路径 + 局部避障）能有效提高可靠性（IEEE, 2021）。**在 Python 实战中，可将全局规划交由图搜索，局部环节交由传感器反馈与微调策略，实现“稳态 + 灵活”的协同**。

路径规划不仅要“算出来”，还要能“落地执行”。**建议在 Python 中构建接口层，将优化结果转换为可执行指令或工单**：配送系统输出司机线路与时段，仓储系统生成拣货路径与站点顺序，机器人控制栈接收航路点与速度曲线。为闭环监控，可用 FastAPI/Flask 提供服务接口，结合缓存与消息队列（如 Redis/Kafka）降低延迟；**对比实际轨迹与计划轨迹，计算偏差与 SLA 达成率，形成路径规划的“数字孪生”评估体系**，支撑后续迭代。

## 五、项目与资源调度实战

资源调度与项目规划是 Python 在企业运营中的高频场景。**典型问题包括班次排班（rostering）、作业车间调度（job shop）、多项目里程碑与资源冲突消解**。在 CP-SAT 中可用间隔变量（interval variables）表示任务持续时间与不重叠约束，用优先级与惩罚项表达延误成本；MIP 模型中通过时间索引与二进制变量定义任务开工与占用。**关键是把“人、设备、材料、时间”统一到约束框架，保证解的可执行性与合规性**，尤其是劳工法休息时段与安全间隔需设置为硬约束。

项目进度规划要兼顾关键路径（CPM）与资源受限的工期缩短（RCPSP）。Python 可先用 NetworkX 计算任务网络的最早/最晚时间，再把资源限制引入 OR-Tools 或 Pyomo 求解，在多目标下平衡工期与成本。**为增强协同与透明度，可将 Python 优化服务接入项目协作系统，自动生成甘特图与变更记录**。在研发项目全流程管理场景中，[PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 能与 Python 数据管线对接任务与状态字段，在变更发生时触发重算与提醒，**有助于维持计划与实际的一致性，同时满足合规审计的需要**。

在运行层面，**工作流编排决定规划系统的韧性**。可使用 Python 结合 Apache Airflow 或 Prefect 对数据拉取、特征工程、求解、校验与报表进行有向无环图（DAG）编排，并设置重试策略与告警。这样在订单激增或人力变动时，系统能自动重跑关键节点，**保障调度计划的连续性与可追溯性**。当协作流程涉及跨团队与审批链，[PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 可作为项目信息源维持变更治理，通过 webhook 或 API 触发 Python 求解服务，**在不改变既有流程的前提下实现规划与协作的平滑集成**。

## 六、可视化、评估与监控

可视化不仅是展示，更是决策加速器。**Python 中的 Plotly、Bokeh、Altair 能快速构建交互式仪表盘，展示路径规划的线路与里程，调度规划的甘特图与资源利用率，供应链规划的库存曲线与服务水平**。对于地理场景，Folium 与 kepler.gl 可把优化结果叠加到地图底图上，支持时间滑块查看动态变化；对项目规划，直观的关键路径与风险热力能让干系人更易理解优化权衡。**建议统一色彩与图层规范，确保不同规划场景的可视化风格一致**，便于跨部门沟通。

评估维度要覆盖效率、质量与鲁棒性。**在 Python 中可计算总成本、时效达成率、资源负载均衡度、违反约束次数、对外 SLA 与内部 KPI**，并进行对比试验（A/B 或前后对照）。对路径规划，比较“路网不同权重策略”的里程与迟到率；对排班调度，评估“技能匹配与公平性”的变动；对供应链规划，检验“安全库存策略”的缺货与资金占用。Gartner（2024）强调“可解释的优化”对管理者接受度至关重要（Gartner, 2024），因此**在报表中保留约束命中率、敏感性分析与影子价格（dual values）能显著提升可信度**。

监控层面，**建议把规划系统纳入观测性框架**。通过日志、度量与追踪，记录求解时间、收敛情况与异常；为关键模型维护版本与参数快照，保证回滚与审计的可行性。对实时规划，可设置阈值与降级策略：当外部接口不可用或数据不全时，使用缓存与应急策略输出可行解，**避免“系统停摆”**。将这些监控指标汇总到统一看板，让运营与技术团队都能洞察规划状态，及时发现性能瓶颈与数据质量问题。

## 七、架构与落地：从原型到生产

把 Python 规划从原型推向生产化，需要完整的工程化路径。**首先进行模块化设计：数据层（拉取与清洗）、模型层（建模与求解）、服务层（API 与任务编排）、可视化层（报告与地图）**。通过 Poetry/conda 管理依赖，使用 Docker 容器化部署，确保环境一致性。为保证质量，可引入单元测试与集成测试，对关键约束与目标函数进行断言；**建立配置中心与参数管理，方便在不同业务线或地区快速复用**，同时降低手工变更导致的风险。

性能与扩展性同样关键。**在 Python 中可用并行与分布式计算（multiprocessing、Ray、Dask）拆分大问题为子问题**，对路径规划可按区域分治，对排班可按部门或时间块并行。对求解过程的热启动与缓存能加速迭代；对频繁调用的子过程（如路网最短路）可做预计算并持久化。**形成“离线预计算 + 在线微调”的架构**，以保障实时响应与结果质量的平衡。对于涉及业务协作的场景，继续保持与 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 的集成，在变更事件触发时按需局部重算，**减少全量重跑带来的资源浪费**。

最后，**治理与合规不可忽视**。记录数据源许可与使用边界，管理隐私与安全访问，确保规划结果不造成系统性不公平或违规使用数据。建立“人机协同”的审批流程：高影响决策需人工复核与签批，系统保留审计日志与回溯证据。随着组织成熟度提升，可把规划逐步纳入更广的决策智能平台，与预测模型、模拟系统联动，**形成“预测—优化—执行—反馈”的闭环，提升企业的规划敏捷性与抗脆弱性**。

### 典型场景映射速览（Python 方法与输出）

| 场景 | 方法与库 | 关键约束 | 输出与落地 |
|---|---|---|---|
| 配送路径（VRPTW） | OR-Tools Routing + OSMnx/NetworkX | 时间窗、载重、里程 | 司机线路、时段、地图可视化 |
| 排班与作业调度 | OR-Tools CP-SAT / Pyomo MIP | 不重叠、技能匹配、休息合规 | 班次表、甘特图、合规报告 |
| 供应链与库存 | Pyomo + 求解器 | 产能、需求、库存、安全线 | 补货计划、成本评估报表 |
| 项目进度规划 | NetworkX + OR-Tools | 依赖关系、资源冲突 | 里程碑与关键路径、变更记录 |
| 机器人路径 | A*/RRT + Shapely | 障碍、转弯半径、安全距离 | 航路点序列、模拟与回放 |

参考与资料来源
- Gartner (2024). Supply Chain Planning and Advanced Analytics Trends.
- McKinsey (2023). Operations Optimization and Advanced Analytics Value.
- Google OR-Tools Documentation (2024). CP-SAT and Routing Solver Overview.
- IEEE Robotics & Automation (2021). Path Planning Approaches in Complex Environments.

Python中的规划通常指利用编程语言和相关库来解决优化问题，比如路径规划、任务调度或资源分配等。通过编写代码，可以设计和实现算法来自动寻找最佳方案，提升效率和准确性。

Python中的规划概述

我听说Python可以用来做规划，具体指的是什么类型的规划？

什么是Python中的规划？

常见的Python规划库包括PuLP、Pyomo、NetworkX和scipy.optimize等。这些库提供方便的接口来定义约束、目标函数，并调用优化算法。选择合适的库取决于具体的规划问题类型。

常用的Python规划库

为了使用Python做规划，我需要安装和学习哪些常用的库？

Python进行规划时需要哪些工具或库？

Python规划广泛应用于物流路径优化、生产排程、金融风险管理和机器人运动规划等领域。通过程序自动计算最优方案，帮助企业和研究人员提升决策效率和效果。

Python规划的应用案例

能举几个使用Python做规划的实际应用场景吗？

Python规划应用有哪些实际案例？

PingCodeDocs

本文系统阐述了用Python做规划的完整路径，从业务类型梳理到数据准备与建模，将目标函数和约束转化为可求解问题；结合OR-Tools、Pyomo/PuLP、Gurobi等库选择线性/整数规划、约束编程与启发式算法，并扩展到路径规划与项目调度的实战落地；最后以可视化、评估与监控、工程化部署与合规治理构成闭环，并建议在协作场景中与PingCode集成以增强变更管理与执行一致性。

python如何做规划

**在Python中合并字典键的常用做法包括使用并集运算符、update、defaultdict/Counter聚合以及自定义冲突策略，同时先处理“键归一化”与空值过滤能显著提升准确性与可维护性。**在多字典合并或对一个字典内部进行键聚合时，建议明确业务规则：遇到重复键是取最新值、累加数值、并集集合还是拼接列表；再择优选用适配的实现方式。**当数据呈表格化时可借助pandas进行分组聚合，而对流式或大字典场景则应关注时间复杂度与内存占用。**

# Python合并字典键的实用指南：策略、代码与性能

## 一、核心概念与问题拆解

在Python中，“合并字典键”既可以指将多个字典的键集合并为一个，也可以指对同一字典内部进行“键归一化”后聚合为少量关键键。字典（dict）是哈希映射结构，键（key）唯一且不可变；当合并多个字典时，重复键会产生“冲突”而需要策略。**核心在于明确合并意图：保留哪个值、如何对值进行聚合、是否保序，以及键名是否需要标准化。**例如将{'US': 10, 'USA': 5}归一化到同一键'USA'并累加值，就属于键归一化与聚合的组合任务。选择正确的Python工具与算法可让键合并更稳健。

进一步看，键合并通常涉及两类动作：一是“键空间合并”，将多来源字典的键整合到同一字典；二是“值聚合”，对重复键对应的值应用规则，如数值求和、列表拼接、集合并集或字典深度合并。**当值类型多样时（int、list、set或dict），需按类型定义聚合器，以避免类型错误与语义混乱。**此外，字典键大小写、前后空格、同义词与别名都可能导致重复分布，合并前的标准化处理会大幅减少冲突，让后续的合并步骤更清晰与高效。

在语义上，键合并还必须处理“缺失与空值”问题：读取外部API或CSV时，可能得到None、空字符串或0，若不先过滤会影响汇总准确性。**将键合并看作一次“数据清洗+聚合”的过程，有助于形成系统化方案：先清洗，再归一化，再选择冲突策略，最后实现高性能的合并。**对代码组织而言，建议将这些策略封装为纯函数，并对外部调用提供接口层，确保可测试性与可重用性，避免在合并逻辑中散落临时判断。

## 二、常见场景与数据模型

在日志分析或电商订单数据中，常见需求是将不同来源的字典按“键”进行聚合，例如同一商品ID在不同分仓记录了库存，需要汇总得到总库存；不同国家代码如'US'、'USA'、'United States'需要合并为统一键并累加销量。**这些场景中，字典键合并兼具键规范化与值聚合，常用策略包括同义映射、大小写统一、前后缀裁剪，以及根据业务规则做数值合并或集合并集。**若数据规模较大，应考虑迭代式处理避免一次性加载，保持Python字典操作的时间与空间效率。

在配置与参数管理中，常见需求是合并多层配置字典，如默认配置与环境配置。这里的键合并往往需要“最后写入生效”或“深度合并”策略：当两个字典中同一键都是子字典时，递归合并其内部键。**若存在列表或集合类型配置，可能需要制定“替换”或“追加”的细粒度规则。**在此类场景中，使用字典并集运算符或update可以快速实现浅合并，但深度合并就需要自定义函数，遵循一致的冲突处理方案，以保证配置的透明性与稳定性。

数据清洗与机器学习前处理也常依赖键合并，例如从多个数据源收集特征，按唯一ID（键）对特征字典做聚合。**对数字特征可做加总或加权平均，对类别特征可做集合并集或计数，对文本特征可做列表拼接再去重。**当数据呈表格化结构时，可转换为pandas的DataFrame并借助groupby进行键级聚合，这对大规模数据的Python处理尤其高效。同时要注意一致的键类型与编码，避免在不同来源中混用字符串ID与整数ID导致哈希不一致。

## 三、合并策略与算法选择

选择字典键合并策略时，需明确“冲突处理”原则。若采用“最后写入生效”，则后面的字典会覆盖前面的同名键；若采用“保留首次出现”，则一旦键已赋值，后续同名键忽略；若是“数值聚合”，则应对int/float值进行加总；若是“集合聚合”，则将list或set合并并去重。**策略必须与业务目标一致，且在代码层面保持单一职责与可读性；当策略复杂时，建议抽象成可组合的聚合器函数。**这能让合并规则独立于具体数据来源，从而提高扩展性。

键归一化（Normalization）是影响合并效果的关键一步。常见方法包括统一大小写、去除空格与特殊符号、应用别名映射（如将'UK'映射到'United Kingdom'）。**对高频别名，维护一张映射字典可显著降低重复键数量；对低频清洗规则（例如去除前缀'country:'），在归一化函数中统一处理。**此外，当键是复合主键（如国家+城市），可将其拼接或转换为元组键，这样在聚合时能唯一标识记录，减少后续冲突。

在算法选择上，若追求简单与可读，使用字典并集运算符'|'或update即可解决浅层覆盖需求；若进行聚合，collections.defaultdict与Counter能简化累加逻辑；若有层级结构，需要递归合并并对类型进行分派。**对大数据或流式场景，可考虑迭代合并与惰性计算，避免一次性载入所有字典；当需要可并行化的聚合，可先将键分片后在多进程合并，最后再做归并。**在选择方案时，还需评估复杂度：一次遍历合并通常是O(n)，而包含深度递归或排序步骤的策略可能上升到O(n log n)。

### 键归一化策略与别名映射

键归一化能让“同义键”在合并前就归拢，降低后续冲突。典型实现是先将键统一为小写或规范缩写，再查别名字典映射到标准键。**要特别注意多语言与编码问题，例如'Deutschland'与'Germany'应映射到同一键；对空键或None应过滤或替换为占位键以免影响哈希映射。**归一化函数尽量保持无副作用，并在测试中覆盖边界情况（空字符串、含空白、特殊字符），确保在批处理与实时处理中都稳定运行。

### 冲突处理与值聚合规则

值聚合规则决定了合并结果的语义。对数值型，常见是加总、取最大或平均；对列表型，常见是拼接并去重；对集合型，常见是并集操作；对字典型，则需递归策略。**当数据类型不确定时，可通过类型判别进行分派；若类型混用（如一处为数字一处为字符串），需先做类型转换或报错。**建议将聚合器设计为可插拔函数，以便不同项目复用与扩展；同时配合单元测试验证在多字典输入下的期望输出。

### 空值与噪声清理

在外部输入中，空值（None、''）与噪声键（如临时标记）会影响合并准确性。先在归一化步骤处理空值，决定是否丢弃或填充默认值，然后再进行键合并。**为避免统计偏差，应在合并前定义清洗规则，并记录被清理的键与数量以支持审计。**同时可在日志中记录异常或非预期键，以便后续改进输入源或清洗策略。良好的清理流程能提高字典合并的稳定性，并减少复杂的后续修补工作。

## 四、Python实现方法详解

Python 3.9引入了字典并集运算符'|'与原地并集'|='，这是浅合并（覆盖）场景最直接的语法糖。**'a | b'会返回新字典，若键冲突则以b的值为准；'a |= b'会在原字典上就地更新。**该特性由PEP 584提出并被采纳（Python PEP 584, 2019），使字典合并更直观。需要注意并集是浅层的，若值是可变容器不会递归合并，因此复杂结构仍需自定义合并函数。

代码示例（浅合并覆盖）：
```python
a = {'us': 10, 'uk': 5}
b = {'us': 12, 'de': 3}
c = a | b            # 新字典，us -> 12
a |= b               # 原地更新，a['us'] = 12
```
上述操作适合“最后写入生效”的字典键合并。**当需要“首次写入生效”，可先复制一个字典，再在更新前跳过已存在键；或用ChainMap只读合并视图。**这种策略在配置管理中常用，以确保默认配置不被后续覆盖。

对值聚合，collections.defaultdict是常用工具：用defaultdict(int)累加数值，用defaultdict(list)拼接列表，用defaultdict(set)并集合。**它能消除“键不存在”的分支判断，让键合并与聚合更简洁。**在计数场景下，Counter能直接对键频次汇总，并支持相加语义，适合日志或事件统计。若需对多个字典的值做加总，可将它们转换为Counter后相加得到最终结果。

代码示例（数值与集合聚合）：
```python
from collections import defaultdict, Counter

# 数值聚合
dicts = [{'us': 10, 'uk': 5}, {'us': 12, 'de': 3}]
acc = defaultdict(int)
for d in dicts:
    for k, v in d.items():
        acc[k] += v  # 累加

# 集合聚合
sets_acc = defaultdict(set)
for d in [{'us': ['A', 'B']}, {'us': ['B', 'C']}]:
    for k, v in d.items():
        sets_acc[k].update(v)  # 并集

# 计数器合并
c1 = Counter({'us': 10, 'uk': 5})
c2 = Counter({'us': 12, 'de': 3})
c_sum = c1 + c2
```
**这类聚合可覆盖大多数键合并需求，关键在于为不同值类型选择合适容器与操作。**

当合并涉及嵌套结构（值也是字典），可实现递归深度合并：遇到冲突且值为dict则递归合并，否则应用指定策略（覆盖、追加、并集等）。**递归时要注意避免就地修改导致副作用，建议对输入字典做浅/深复制，并对类型进行严格判断。**当值是列表或集合时，按规则追加或并集；当值是不可聚合类型时，根据业务记录差异或覆盖。

代码示例（递归深度合并，简化版）：
```python
def deep_merge(a, b):
    out = a.copy()
    for k, v in b.items():
        if k in out and isinstance(out[k], dict) and isinstance(v, dict):
            out[k] = deep_merge(out[k], v)
        elif k in out and isinstance(out[k], list) and isinstance(v, list):
            out[k] = out[k] + v
        elif k in out and isinstance(out[k], set) and isinstance(v, set):
            out[k] = out[k] | v
        else:
            out[k] = v
    return out
```
**此方式适用于合并配置与多层数据结构；若需复杂冲突分派，可将规则抽象为策略对象或回调函数。**

数据表格化场景下，pandas能高效实现按键分组聚合。转换字典列表为DataFrame后，通过groupby('key')对数值列求和，对集合列自定义聚合函数。**pandas在批量数据处理上有显著优势，支持矢量化与高性能聚合，尤其适合日志与交易汇总。**不过引入pandas也意味着更高的依赖成本与内存占用，需与应用场景匹配。

代码示例（pandas聚合）：
```python
import pandas as pd

records = [{'key': 'us', 'val': 10}, {'key': 'us', 'val': 12}, {'key': 'de', 'val': 3}]
df = pd.DataFrame(records)
result = df.groupby('key', as_index=False)['val'].sum()  # 每个键的合计
```
**当原始数据来自多个字典，可先转为记录列表；对复杂聚合可用agg传入多个聚合器函数。**

对函数式风格，functools.reduce能在迭代中持续合并多个字典，配合自定义合并函数实现可组合的键合并。**这种方式让流程清晰：从左到右逐个合并，便于插入日志与审计；但应注意性能，在巨量数据时reduce可能不如显式循环灵活。**若需要“只读合并视图”而不创建新字典，collections.ChainMap提供了分层查询方式，适合配置查找但不适合值聚合。

## 方法对比与选型参考

下表汇总常见Python键合并方法与场景对比，帮助按需选型：

| 方法/库                 | 典型场景                         | 冲突处理                | 保留顺序 | 时间复杂度（合并n项） | 版本/依赖要求 |
|------------------------|----------------------------------|-------------------------|----------|----------------------|---------------|
| 并集运算符 `|`/`|=`     | 浅合并、覆盖更新                 | 以右侧为准（覆盖）      | 是        | O(n)                 | Python ≥3.9   |
| `dict.update`          | 浅合并、原地更新                 | 以后者为准（覆盖）      | 是        | O(n)                 | Python通用    |
| `defaultdict(int/list/set)` | 数值累加、列表拼接、集合并集      | 可自定义聚合           | 是        | O(n)                 | Python通用    |
| `Counter`              | 频次统计与数值合并               | 数值按键相加            | 否        | O(n)                 | Python通用    |
| 递归深度合并           | 嵌套结构配置与数据合并           | 按类型分派/递归         | 视实现    | O(n)~O(n log n)      | 自实现        |
| `ChainMap`             | 只读合并视图、分层配置查询       | 按层次查找，无聚合       | 否        | O(层查询)            | Python通用    |
| pandas `groupby`       | 表格化批量聚合                   | 自定义聚合函数          | 否        | O(n)（矢量化）       | 第三方依赖    |

**总体建议：覆盖更新首选并集或update；需要聚合则选defaultdict/Counter；嵌套结构用递归深度合并；批量数据采用pandas groupby。**在版本兼容与依赖成本方面，优先纯标准库，除非表格化处理与性能目标明确。

## 五、性能与复杂度对比

在性能维度，键合并的时间复杂度通常与遍历元素数量线性相关。使用并集'|'、update或defaultdict累加都在O(n)级别，其中n为总键值对数量。**当存在递归深度合并或类型判断时，复杂度仍可保持O(n)，但若伴随排序或去重的额外步骤（例如列表去重需要构建集合）可能接近O(n log n)。**因此在大数据场景下，要尽可能选择一次遍历完成聚合，并避免不必要的排序。

内存占用方面，返回新字典的合并（如'a | b'）会额外分配空间，而原地更新（'|='或update）能减少内存峰值。**若输入字典数量多且较大，建议迭代式合并：逐个字典读入并合并到累加器，而非一次性构造巨大中间结构。**对列表拼接的场景，建议最终转换为集合再转回列表以去重，但在高频调用中要注意集合的内存成本与哈希开销。

Python官方文档对dict的时间复杂度与操作语义有完整说明（Python Docs, 2024），可据此优化实现细节。**例如在键存在判断中，使用`in`操作的平均复杂度是常数级；在聚合里应避免重复查询与赋值的开销。**此外，尽量减少不必要的深复制（deepcopy），除非确实需要隔离副作用；对不可变值类型，可以放心按值复制而不担心共享和写时复制问题。

在工程实践中，日志与审计同样影响性能。大量日志写入会降低吞吐，建议只在策略分支或异常时记录必要信息。**对批处理任务，考虑分批持久化或使用内存映射文件（mmap）来限制内存峰值；当合并结果需要跨进程共享，可用轻量序列化（如msgpack）替代JSON以提升效率。**这些措施可在保持正确性的前提下，提升字典键合并的整体性能表现。

## 六、工程实践与错误处理

健壮的字典键合并需要完善的类型与错误处理。首先，对输入进行校验：确保都是dict或可迭代键值对；其次，定义清晰的值聚合规则并对不匹配的类型进行显式处理或抛出异常。**在函数签名中可加入类型注解（typing），用单元测试覆盖边界条件：空字典、重复键、嵌套结构与混合类型。**当策略较多时，将规则以策略对象或回调注入，确保模块化与可替换性。

在协作与交付环节，建议将键合并能力封装为可复用的库或服务，提供明确定义的接口与版本化文档。与研发项目的需求紧密结合时，可将合并脚本集成到项目流程管理工具的自动化任务中，例如将每日数据汇总作为流水线步骤触发。**当团队使用项目协作系统管理研发过程时，选择能支持自定义自动化与Webhook的工具能简化集成；在此类场景下，PingCode作为研发项目全流程管理系统可通过自定义流程接入Python脚本，将“字典键聚合与报告生成”放入固定任务节点，减少人工操作并提升可追踪性。**这种软集成有助于将数据处理与协作过程打通。

错误恢复方面，建议对合并过程中的异常做分级处理：可修复的类型冲突记录后跳过，不可修复的结构性错误则中断并报警。**为避免数据污染，在写入最终结果前进行校验与快照备份；对长流水线中的合并步骤，提供重试机制与幂等设计，确保重复执行不会造成重复累加或覆盖。**同时，输出端增加简要的统计摘要（合并的键数、冲突数、清洗掉的键数），让运维与数据工程师快速判断合并质量。

部署与运维时，关注Python版本与依赖管理：若团队分布在多个环境，统一至Python 3.9及以上可使用字典并集运算符，或在旧版本中回退到update与兼容实现。**文档与注释需清晰标注版本要求与策略说明，避免因环境差异导致行为不一致。**对第三方库（如pandas）应通过锁版本与测试保障升级安全；在安全审计场景下，记录数据流入与合并结果的校验签名，便于合规与追踪。

## 七、结语与趋势预测

综合来看，Python合并字典键的核心在于“明确策略+选对工具+关注性能”。浅合并可用并集运算符与update，聚合可用defaultdict与Counter，复杂结构用递归深度合并，批量数据用pandas。**在实施前先做好键归一化与空值清理，将冲突降到最低，再以可测试的函数式接口实现合并逻辑。**对工程化场景，结合协作系统与自动化管道能显著提升可维护性与可追踪性。

从语言特性看，PEP 584已提供友好的字典并集语法（Python PEP 584, 2019），后续版本在性能与类型提示方面持续改进（Python Docs, 2024）。**预计未来的实践会更加偏向“策略可配置化”和“类型安全化”，例如为不同值类型自动选择聚合器，或通过静态分析工具在编译期发现不兼容类型。**在数据工程层面，向表格化与向量化计算的迁移将持续，pandas与兼容生态在键级聚合方面仍具优势；同时，服务化封装与流水线自动化会让键合并成为数据加工链条中的稳定模块。

参考与资料来源
- Python Enhancement Proposal 584 — Add union operators to dict. Python.org, 2019.
- Python 3.12 Documentation — Built-in Types (dict) and Data model. Python.org, 2024.

本文围绕Python中“合并字典键”的问题，给出了可落地的策略与实现路径：浅合并用并集运算符或update，值聚合用defaultdict与Counter，嵌套结构采用递归深度合并，表格化批量处理使用pandas；在此之前应完成键归一化与空值清理，并为冲突定义覆盖、累加、并集等明确规则。文中同时给出性能与复杂度的对比，强调在大数据场景下以一次遍历与迭代式合并降低内存峰值，并建议将合并逻辑封装为可测试的函数模块，在工程实践中可通过协作系统与自动化流水线提升可维护性与可追踪性。

python如何合并字典键

**要在Python中实现“截图并上传”，核心步骤是：选择跨平台截图库（如mss或Pillow）、将屏幕捕获为PNG/JPEG、通过HTTP或云SDK执行文件上传，并处理鉴权与异常。**在桌面自动化与运维场景中，常用的方法是用mss高效抓取屏幕区域，再用requests以multipart/form-data发往对象存储或图床API；云端集成则偏向预签名URL或OAuth授权，**全流程包含截图、压缩、上传、校验、重试与日志**，适用于Windows、macOS与Linux。

## 一、整体流程与关键概念

在Python实现“截图并上传”的基本流程是：确定截图场景与分辨率需求，选择合适库进行屏幕捕获，将图像进行格式转换与压缩优化，然后通过HTTP REST或云存储SDK进行上传，最后记录日志与回传URL。**这一流程的关键在于跨平台兼容（Windows、macOS、Linux）、图片格式选择（PNG/JPEG/WebP）、以及上传协议（multipart/form-data、PUT、预签名URL）的正确使用**。在自动化测试与远程运维中，屏幕截图常用于问题定位与回归验证，配合Python脚本可实现无人值守的批处理。

从信息架构角度看，截图是数据采集，上传是数据分发，两者之间由处理管线串联，包括裁剪、遮蔽敏感区域、加水印、元数据标注（时间戳、主机名、分辨率）等。**为保证可维护性，应将截图逻辑与上传逻辑模块化，抽象为capture()与upload()函数，并通过配置文件或环境变量控制目标端点与鉴权令牌**。在云存储集成方面，对象存储（如S3兼容服务）与文件驱动（如Google Drive类型API）在鉴权与接口语义上不同，需要在架构层体现差异，以便后续扩展与迁移。

在数据合规与安全层面，截图可能包含敏感信息（用户数据、凭据、内部界面），故需在上传前进行脱敏与访问控制。**推荐在Python脚本中内置遮蔽规则（如对屏幕特定区域进行模糊处理），并使用TLS加密传输、最小权限令牌、过期策略与访问日志**。此外，考虑网络抖动与云端限流，上传流程需具备重试、断点续传或分片能力；若与持续集成（CI/CD）或任务编排系统联动，应统一错误码与重试间隔，以便治理与观测。

## 二、跨平台截图库与选择

选择截图库时需综合性能、稳定性、依赖、以及窗口/区域捕获能力。**mss以C层面的高速抓取著称，适合批量与高频截图；Pillow的ImageGrab在Windows与macOS兼容度良好；PyAutoGUI具备自动化操作能力但截图性能中等；Selenium更适合网页渲染层的截图**。对于远程桌面与服务器无头环境，mss往往更可靠，且内存占用较低；在GUI自动化场景，PyAutoGUI的鼠标键盘控制与截图结合较为便捷。

下表对比了常见Python截图方案，便于在跨平台与性能维度做权衡：

| 库/方案 | 跨平台支持 | 性能/速率 | 窗口/区域捕获 | 依赖与体积 | 典型用例 |
|---|---|---|---|---|---|
| mss | Windows/macOS/Linux | 高（原生抓取） | 支持坐标区域 | 轻量，依赖少 | 批量、无头环境 |
| Pillow ImageGrab | Windows/macOS（Linux需额外支持） | 中 | 基本支持 | 中等，图像处理强 | 桌面截图与编辑 |
| PyAutoGUI | Windows/macOS/Linux | 中 | 支持区域 | 依赖较多 | GUI自动化 |
| Selenium WebDriver | 取决于浏览器与Driver | 中 | 浏览器视图与元素 | 浏览器驱动 | 网页截图与测试 |
| OpenCV + OS API | 需结合平台接口 | 中 | 需自实现 | 中等 | 计算机视觉管线 |

在决策时，建议先以mss快速验证性能与跨平台，再用Pillow进行图像后处理（压缩、格式转换、加水印）。**对于网页截图，Selenium能精确捕捉DOM渲染后的视觉效果；而需要自动化操作与流程编排时，可在PyAutoGUI层面完成点击与输入，再调用mss获取结果**。根据Stack Overflow开发者调查（Stack Overflow, 2024），Python在自动化与脚本场景使用率持续提升，结合轻量库能提高团队交付效率。

## 三、核心代码示例：本地截图到云端

在通用桌面场景下，mss可快速将屏幕区域捕获为PNG；随后用requests将文件以multipart/form-data上传到HTTP端点或使用预签名URLPUT上传到对象存储。**以下示例展示了区域截图、压缩与上传的最小可运行路径，适用于Windows、macOS与多数Linux桌面环境**。在生产使用时，请接入日志、异常与重试策略，并将鉴权令牌置于环境变量而非代码明文。

```python
# 安装：pip install mss pillow requests
import os
import io
import time
import mss
from PIL import Image
import requests

def capture_region_png(left=0, top=0, width=800, height=600):
    with mss.mss() as sct:
        bbox = {"left": left, "top": top, "width": width, "height": height}
        img = sct.grab(bbox)
        # 转换为Pillow图像并压缩
        pil_img = Image.frombytes("RGB", (img.width, img.height), img.rgb)
        buf = io.BytesIO()
        pil_img.save(buf, format="PNG", optimize=True, compress_level=6)
        buf.seek(0)
        return buf

def upload_multipart(file_bytes, filename, upload_url, token=None):
    files = {"file": (filename, file_bytes, "image/png")}
    headers = {}
    if token:
        headers["Authorization"] = f"Bearer {token}"
    resp = requests.post(upload_url, files=files, headers=headers, timeout=20)
    resp.raise_for_status()
    return resp.json() if "application/json" in resp.headers.get("Content-Type", "") else resp.text

if __name__ == "__main__":
    buf = capture_region_png(100, 100, 1024, 768)
    ts = int(time.time())
    # 假设你的服务接收 multipart 上传
    url = os.environ.get("UPLOAD_URL", "https://example.com/api/upload")
    token = os.environ.get("API_TOKEN")
    result = upload_multipart(buf.getvalue(), f"screenshot_{ts}.png", url, token)
    print("Upload result:", result)
```

上述示例以multipart/form-data直传到HTTP服务端点，兼容多数自建后端与第三方图床API。**若目标为对象存储（如S3兼容服务），预签名URL是更安全高效的方式，可避免在客户端暴露长期有效的密钥**。预签名URL由后端生成，客户端仅执行PUT上传；AWS官方文档对该机制有详细说明（AWS, 2024），下例展示Python侧PUT上传。

```python
# 安装：pip install requests
import os
import requests

def put_to_presigned(url, file_bytes, content_type="image/png"):
    headers = {"Content-Type": content_type}
    resp = requests.put(url, data=file_bytes, headers=headers, timeout=30)
    resp.raise_for_status()
    return resp.status_code

# 用法：后端返回的预签名URL（含签名与有效期）
presigned_url = os.environ.get("PRESIGNED_URL")
with open("screenshot.png", "rb") as f:
    status = put_to_presigned(presigned_url, f.read())
    print("S3 PUT status:", status)
```

若需将截图直接存入云盘类服务（如Google Drive），则需OAuth2授权并调用分段上传接口，以便处理较大文件与断点续传。**Google Drive API提供简单上传与可恢复上传两类方式，前者适合小图，后者适合长时间任务与不稳定网络**。在Python中，可用google-api-python-client与google-auth实现授权与上传；鉴于篇幅，下方给出最小思路，生产环境应缓存令牌并定期刷新。

```python
# 安装：pip install google-api-python-client google-auth-httplib2 google-auth-oauthlib
# 说明性片段：需先创建OAuth客户端并获取token.json
from googleapiclient.discovery import build
from googleapiclient.http import MediaFileUpload
from google.oauth2.credentials import Credentials

creds = Credentials.from_authorized_user_file("token.json", ["https://www.googleapis.com/auth/drive.file"])
service = build('drive', 'v3', credentials=creds)
file_metadata = {'name': 'screenshot.png'}
media = MediaFileUpload('screenshot.png', mimetype='image/png', resumable=True)
file = service.files().create(body=file_metadata, media_body=media, fields='id').execute()
print('File ID:', file.get('id'))
```

在团队实践中，建议将上述脚本封装为CLI工具，支持参数化区域坐标、格式选择、目标端点与鉴权方式。**通过配置文件（YAML/JSON）管理环境差异，可在开发、测试与生产间平滑迁移；并结合日志与指标上报，定位失败原因与上传耗时**。引用行业报告显示云基础设施采用率稳步提升（Gartner, 2024），将截图数据直接纳入对象存储或数据湖，能为运营与QA提供可审计的证据链与回溯能力。

## 四、上传协议与鉴权：HTTP、multipart、OAuth

HTTP上传常见两类：multipart/form-data与PUT/POST直传。**multipart适合表单式API与同时提交元数据；PUT直传配合预签名URL能降低服务端鉴权复杂度，并避免在客户端保存长期密钥**。对于大文件或网络波动，分片与断点续传能提升成功率；若服务端支持分块写入与ETag/MD5校验，应在Python侧验证，以提升数据完整性。对象存储生态中，服务端通常返回可公开访问的URL或私有路径，前者便于共享，后者需带鉴权访问。

鉴权方式主要包括Bearer Token、API Key与OAuth 2.0。**Token与Key适合服务对服务的机器通信；OAuth更适合用户委托访问（如云盘代传），并提供刷新令牌与范围控制**。在Python中，应通过环境变量或密钥管理服务注入凭证，不要硬编码；若部署在CI/CD或容器平台，可用密钥卷或参数存储（如Secret Manager类服务）实现按需加载。对于速率限制（Rate Limit），脚本需在响应头或错误码中识别配额并实施退避，避免被封禁。

另外，上传接口常返回JSON，其中包含文件ID、下载URL、存储桶与版本信息。**建议在上传完成后写入本地索引文件或数据库，记录截图的时间、来源主机、关联任务与云端URL，以支持后续检索与审计**。对需要共享的场景，可生成短链或临时URL，并设置过期时间；在隐私诉求强的行业，务必关闭公开读取并启用访问审计，以满足合规与安全要求。

## 五、可靠性与安全：异常、重试、加密

可靠性方面，网络与服务端不可避免出现异常，如连接超时、5xx错误、限流与DNS问题。**Python脚本应实现指数退避重试（如初始1秒，倍增至32秒，限制总时长）、错误分级（可重试/不可重试）、以及最大尝试次数与报警机制**。当上传失败时，需落盘临时队列并在后续批处理重传；对长任务，应支持断点续传与校验，以减少重复流量与无效写入。结合队列或任务编排，可实现弹性批量处理，提升总体成功率。

安全方面，需确保传输与存储链路安全。**建议启用HTTPS/TLS、使用短期令牌或预签名URL、并对文件进行服务器端加密（对象存储侧）或客户端加密（必要时）**。在截图数据处理前，若包含敏感信息（用户姓名、邮件、密钥），应进行遮蔽或模糊处理；可用Pillow在特定坐标块执行高斯模糊或黑块覆盖。对于访问控制，上传后应设置最小权限的ACL与生命周期策略，定期清理过期截图，降低数据暴露风险并节约成本。

合规角度，日志与审计至关重要。**将上传结果（URL、文件ID、哈希值、响应时间）写入日志，并按任务或工单ID关联，以便事后追踪与证明**。如果团队使用项目协作系统管理需求与缺陷，可将截图URL作为附件或验证证据。在研发项目流程管理场景中，PingCode可将自动化生成的截图文件与任务/缺陷关联，便于跨团队复盘与合规留存，同时通过权限配置控制可见范围，满足数据治理需求。

## 六、自动化与团队协作：CLI、CI/CD、任务编排

为提高可重复性与团队协作，应将“截图并上传”封装为CLI工具，并配合CI/CD或计划任务运行。**CLI应支持参数化（区域、格式、质量、目标端点）、配置文件加载、以及详细日志与退出码；借助GitHub Actions或类似CI，在构建后自动运行截图与上传，形成测试证据**。对于跨平台部署，可提供Docker镜像与基础依赖安装脚本，确保环境一致；若在Linux服务器无GUI，可结合虚拟帧缓冲或远程桌面会话实现截图。

在团队管理维度，截图通常作为需求验收与问题复现的关键素材。**建议在协作流程中约定命名规范（模块_时间戳_分辨率）、目录结构与保留周期，并在项目管理系统中自动回填上传结果**。在研发流程中，若使用PingCode管理需求、任务与缺陷，可通过Webhook或脚本将截图URL附加到相应工作项，降低沟通成本并加速确认；同时借助标签与搜索，快速定位历史证据，提高QA与运维效率。

任务编排方面，可用定时器（cron）、队列（如基于消息系统）或工作流引擎驱动批量截图与上传。**脚本应在高并发下控制并发度与速率，避免打爆网络或触发云端限流；通过批次提交与分片策略减少失败率，并对每批次生成汇总报告**。在数据治理层面，为不同场景（测试、运维、培训）建立独立的命名空间与访问策略，确保权限边界清晰，同时保持归档与检索能力。

## 七、常见场景与总结与未来趋势

在实际应用中，场景决定策略。**游戏与多媒体场景需要更高帧率与区域裁剪，mss更合适；网页测试场景需DOM层截图与元素高亮，Selenium更合适；安全审计场景需强隐私与访问控制，建议上传到私有对象存储并启用加密与审计**。对于无头服务器，可采用虚拟显示或远程渲染；对于跨分辨率设备，统一标准分辨率或自适配策略，确保上传图片在报告中清晰可读。

性能优化方面，重点在图像大小与编码。**PNG适合无损与UI元素清晰展示，JPEG适合照片场景，WebP在综合体积与质量上表现均衡；可在Pillow中设置质量参数、开启optimize、对大图做缩放或局部裁剪**。上传侧可采用预签名URL直传降低服务端压力；若存在大量并发，可批量打包或分片并行，但需控制速率与重试。对日志与指标，可上报上传耗时、失败率、网络错误类型，作为持续优化依据。

综合来看，“Python截图并上传”是一个由采集、处理与传输组成的可维护流水线。**未来趋势包括：更多云服务提供细粒度的临时授权与审计能力；浏览器与桌面环境对隐私保护的API限制将增加；图像压缩与智能遮蔽将更自动化；以及与协作平台的深度打通，形成证据即服务的交付形态**。行业研究显示云原生工具链持续演进（Gartner, 2024），而Python在自动化生态中的地位稳固（Stack Overflow, 2024），团队可在此基础上构建可扩展的截图上传体系，服务测试、运维与合规。

参考与资料来源
- Gartner, 2024: Market trends in cloud infrastructure and storage services.
- Stack Overflow, 2024: Developer Survey highlighting Python usage in automation scripting.
- AWS, 2024: Amazon S3 Pre-Signed URLs documentation.
- Google, 2024: Google Drive API documentation.

本文系统回答了Python如何实现“截图并上传”：先选用跨平台截图库（推荐mss配合Pillow），将屏幕区域捕获为PNG/JPEG后，通过HTTP multipart或预签名URL执行上传，并完善鉴权、重试、日志与隐私遮蔽。文中给出了可运行的代码示例，覆盖桌面与网页场景，说明了OAuth与Token的差异、适用云存储接口以及性能与安全优化要点；同时建议以CLI与CI/CD封装流程，在协作系统中记录URL与元数据，必要时可在项目管理中整合如PingCode以提升需求验证与证据留存效率。最后总结未来趋势：云端临时授权更普及、隐私限制更严格、智能压缩与遮蔽更常态化，并与团队协作平台深度打通。

python如何做规划

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