Python是一種廣泛使用的編程語言，具有易讀易寫、交互性強等特點，廣泛用于Web開發、數據分析等領域。而優化計算，則是一種可用于解決復雜優化問題的計算方法，包括線性規劃、整數規劃、非線性規劃等多種類型。Python可以方便地與優化計算相結合，通過調用相關庫實現各種復雜計算任務。

import numpy as np
from scipy import optimize
#定義目標函數
def func(x):
return np.power(x[0]-1,2) + np.power(x[1]-2,2)
#約束條件：x1+x2=3，x1>=0，x2>=0
def constraint(x):
return x[0]+x[1]-3
#設置初始值
x0 = np.array([0,0])
#使用優化函數進行計算
res = optimize.minimize(func, x0, constraints={'fun':constraint, 'type':'eq'})
#輸出結果
print(res)

上述代碼實現了一個簡單的優化計算過程，其中目標函數為兩個變量的平方和，約束條件為兩個變量之和等于3。通過調用Scipy庫中的optimize.minimize函數，傳入目標函數和約束條件，得到了最優解。

Python還提供了豐富的優化計算相關庫，如CVXOPT、PuLP等，可幫助用戶輕松地解決各種復雜的優化問題。同時，Python還可以與其他計算工具相結合，如MATLAB等，實現更多實際應用場景。