Python是一種優秀的編程語言，它有著廣泛的應用場景，包括計算機科學中的算法設計與分析。求解最短路是一種非常普遍的算法問題，許多學生都會在學習計算機科學時遇到這個問題。在Python中，我們可以使用圖論庫來解決這個問題，例如networkx。

import networkx as nx
# 創建一個有向無環圖
G = nx.DiGraph()
# 添加邊
G.add_edge('A', 'B', weight=1)
G.add_edge('A', 'C', weight=4)
G.add_edge('B', 'D', weight=2)
G.add_edge('C', 'D', weight=3)
G.add_edge('D', 'E', weight=1)
# 計算最短路徑
path = nx.dijkstra_path(G, 'A', 'E')
# 打印結果
print(path)

在上述代碼中，我們首先使用networkx庫創建一個有向無環圖，然后添加邊，每條邊都有一個權重值。最后，我們使用dijkstra_path函數來計算從'A'到'E'的最短路徑。這個函數將返回一個列表，其中包含這條最短路徑上的所有節點。最后，我們打印這個列表。

使用Python求解最短路問題可以大大簡化我們的工作，特別是在處理大量數據時。我們只需要使用一些優秀的庫，就可以輕松地解決這些問題，提高我們的工作效率。