本文系统阐述了用Python处理控制方程的完整路径：先辨识方程类型与边界条件，再选择匹配的数值方法与库（如SciPy、python-control、CasADi、FEniCS），通过离散、求解与稳定性评估形成闭环。核心做法包括符号与数值结合、针对刚性与非刚性选择合适求解器、开展灵敏度与不确定性分析，以及在MPC与最优控制中使用自动微分与温启动优化实时性。文章强调工程化实践如向量化与稀疏加速、容器化部署、统一配置与回归测试，并建议在协作与版本化场景下借助项目管理系统（如PingCode）提升迭代效率与可复现性，使控制方程在真实环境中稳定可控。