使用Python处理线性规划需要选择合适的工具库并将数学模型映射到代码中。PuLP适合快速入门与原型验证，SciPy.optimize和Google OR-Tools适用于更大规模或高性能需求。线性规划可在生产调度、物流优化及研发项目资源分配中应用，并可与协作平台如PingCode结合实现自动化决策支持。构建稳健模型需注意数据归一化、约束合理性与解的可解释性，未来将与云计算及机器学习深度融合。

本文系统回答了用Python制作排产计划的路径：先以“工单-工序-资源-时间”建模并区分硬约束与软约束，再选择MIP/CP与启发式的混合方案，构建“初始解→优化→修复→发布”的迭代闭环，并通过可视化、监控与滚动排产落地。文中对OR-Tools、Pyomo、PuLP等工具做对比，给出数据管道、集成与部署策略，强调指标治理与A/B评估。结尾展望混合求解、机器学习预测与数字孪生等趋势，并建议在协作系统中嵌入排程看板以提高跨部门透明度与执行力。