Python語言是一種非常流行的高級編程語言，它具有易學易用、開源免費、跨平臺等優點。而A星算法又是一種用于尋路的經典算法，可以在圖形化地圖中快速找到從起點到終點的最短路徑。在Python中使用A星算法可以方便地實現自動化路徑規劃。

def a_star(start, goal, graph):
open_list = [start]
closed_list = []
g_score = {start:0}
f_score = {start:heuristic(start, goal)}
while open_list:
current = min(open_list, key=lambda node:f_score[node])
if current == goal:
return reconstruct_path(goal)
open_list.remove(current)
closed_list.append(current)
neighbors = graph[current]
for neighbor in neighbors:
if neighbor in closed_list:
continue
temp_g_score = g_score[current] + distance(current, neighbor)
if neighbor not in open_list:
open_list.append(neighbor)
elif temp_g_score >= g_score[neighbor]:
continue
g_score[neighbor] = temp_g_score
f_score[neighbor] = temp_g_score + heuristic(neighbor, goal)
came_from[neighbor] = current
return None

上面是A星算法的Python實現，其中的heuristic函數是啟發式函數，用于估計從某個節點到目標節點的距離，distance函數是兩個節點之間的距離。

在實際應用中，我們可以將地圖抽象為一個圖，圖的節點表示地圖上的位置，邊表示相鄰的位置之間能否直接到達。比如在一個迷宮游戲中，空地的位置可以表示為節點，相鄰的空地之間可以連一條邊，墻壁無法通過則不能連邊。這樣，我們就可以用這個圖來進行A星尋路。

總之，Python語言與A星算法的結合可以大大簡化路徑規劃的流程，并且可以用在多領域。Python開源的特質使得其代碼復用性極高，所以編寫代碼也更為快捷。