Python是一種強大的編程語言，能夠實現許多復雜而有用的數學操作，其中包括微積分。Python的科學計算庫NumPy和SciPy都可以用于求解微積分問題。

#使用SciPy求導數
import scipy.misc as sm
#定義函數
def f(x):
return x**3 + 2*x - 1
#求導數
df = sm.derivative(f, 2.0)
print(df)

以上代碼演示了使用SciPy庫中的“derivative”函數，可以快速求解一個函數的導數。在代碼中，我們定義了一個函數“f（x）”，它簡單地給定了一個多項式函數。然后我們使用“sm.derivative（f，2.0）”函數來計算函數的導數在x= 2處的值。這個值被打印出來。

#使用SymPy進行微積分
import sympy as sp
#定義變量x和函數f
x = sp.Symbol('x')
f = x**3 + 2*x - 1
#求導
df = sp.diff(f, x)
print(df)
#求不定積分
int_f = sp.integrate(f, x)
print(int_f)
#求定積分
int_f_limits = sp.integrate(f, (x, 0, 1))
print(int_f_limits)

上面的代碼使用SymPy庫來計算微積分問題。在代碼中，我們首先定義了變量和函數。然后使用“sp.diff（f，x）”函數來計算函數的導數。我們還使用“sp.integrate（f，x）”函數來計算不定積分（即求解函數的原函數）。最后，我們使用“sp.integrate（f，（x，0，1））”函數來計算函數在[0,1]區間的定積分。所有的計算結果都被打印出來。

總之，Python是一種非常有用的工具，可以用于計算微積分問題，它具有在數學、科學和工程領域進行數據分析和計算的能力。NumPy和SciPy庫提供了許多數學工具，可用于解決微積分問題。同時SymPy庫可以用于代數和符號微積分，這使得我們可以通過Python快速而準確地解決各種微積分問題。