本文系统说明在Python中限制整数规划的实践路径：通过将变量声明为整数或二进制并设置紧的上下界，以线性、指示、SOS与分段线性等约束表达业务规则，同时用时间上限、MIPGap、节点上限与线程数等求解器参数限制搜索规模与停止条件。结合Pyomo、PuLP、OR-Tools与商业求解器的Python API，借助预求、暖启动和减少大M依赖等技巧，可在保证可行性的同时显著提升求解效率与稳定性；配合团队协作系统记录约束与参数变更，进一步强化优化工程的可追溯与合规。

本文梳理了用Python调用LINGO的三条主线：命令行批处理、通过可调用库以ctypes嵌入，以及采用同系的LINDO API进行工程化替代。核心做法是根据现有模型与部署目标选择路径：命令行适合快速自动化与已有.lng模型复用；ctypes可在同进程内深度集成并直接读取解与日志；LINDO API更利于代码式建模与参数化调优。落地关键在于许可证与环境准备、目录与版本化管理、稳健的错误码与日志体系，并结合数据分层与性能调优保证可维护性与可扩展性。在团队协作中可将模型、脚本与结果纳入项目管理平台（如PingCode）统一治理，提升透明度与复盘效率。未来趋势是优化即服务的统一平台化、API能力增强与云化部署的合规治理。