Python語言是一種非常適合使用于求解最短路算法的編程語言，因為Python的代碼簡潔易懂，并且有大量的第三方庫來支持算法的實現。

一般來說，我們使用Dijkstra算法來求解最短路問題。下面是使用Python實現Dijkstra算法的示例程序：

def dijkstra(graph, start):
dist = {}
for node in graph:
dist[node] = float('inf')
dist[start] = 0
q = []
for node in graph:
q.append(node)
while q:
uv = get_min_distance(dist,q)
u = uv[0]
q.remove(u)  
for neighbor in graph[u]:
alt = dist[u] + graph[u][neighbor]
if alt< dist[neighbor]:
dist[neighbor] = alt     
return dist
def get_min_distance(dist, q):
min_distance = float('inf')
min_node = None
for node in q:
if dist[node]< min_distance:
min_distance = dist[node]
min_node = node
return (min_node, min_distance)

在這個程序中，我們使用了一個圖形式的數據結構來表示最短路問題。在實現過程中，我們給定了一個起始節點，然后使用Dijkstra算法來計算出該節點到其他所有節點的最短路徑。

總的來說，使用Python語言來求解最短路問題非常方便，因為Python代碼簡潔易懂，同時有大量第三方庫來支持算法的實現。如果你希望了解更多有關最短路算法的知識，通常來說，我們可以學習一些計算機科學相關的課程或者閱讀相關的書籍。