A. gurobi 高效数学规划引擎 | python3 配置、使用及建模实例
文章源自github文章 wurmen/Gurobi-Python，并在此基础上进行衍生扩展。
Gurobi 是由美国Gurobi Optimization公司开发的下一代大规模优化器。在生产制造领域，金融、保险、交通、服务等各领域，面对越来越复杂、规模庞大的实际问题时，Gurobi提供了信赖的大规模优化工具，为决策质量提供保证，增强信心。Gurobi被证明是全球性能领先的大规模优化器，具有卓越性价比，为开发和实施带来显着成本降低。
Gurobi能解决的数学问题包括但不限于：线性问题、二次型目标问题、混合整数线性和二次型问题等，几乎涵盖了lingo能解决的所有问题。
获取Gurobi的步骤如下：
1. 登陆官网：gurobi.com/index
2. 注册账号：后续收到验证邮件，点击链接激活账号。
3. 下载Gurobi引擎：进入下载中心，申请学术许可证。
4. 验证许可证：win系统输入获取的许可证验证，mac系统在终端验证，校园网下完成验证。
5. 安装Gurobi模块：使用Anaconda3并配置conda环境后，通过指令安装Gurobi模块。
快速入门指南包括：
辅助函数：列表推导式/列表解析式，包含if - for的两种嵌套方式，用于过滤、分段映射、多层循环。案例包括列出当前文件夹下的所有Python源文件和判断素数。
快速求和：gurobipy模块中的quicksum函数，支持迭代器和生成器协议，实现更复杂的方法。
多目标优化：使用变量换元实现，包括线性、非线性函数的分段优化。
添加决策变量：通过Model.addVar()和Model.addVars()创建或创建多个变量。
添加目标函数：使用Model.setObjective()实现单目标优化，Model.setObjectiveN()支持多目标优化。
添加约束条件：Model.addConstr()用于单个约束，Model.addConstrs()用于多个约束，包括范围、指示变量约束。
执行最优化：通过Model.optimize()求解模型。
案例包括一般线性规划问题、利用整数线性规划优化员工工作表、非平衡指派问题、LP问题与灵敏度分析、数独问题和CCR-DEA问题等。
文章提供详细步骤和代码示例，帮助读者快速掌握Gurobi的配置、使用及建模实例，适合Python爱好者和企业大规模优化器的首选。
B. Nuitka入门指南-新手必备
本指南旨在为Python新手提供入门Nuitka的详尽步骤，以解决代码封装问题。感谢知乎及Python与模具大神的大力宣传与深入指导，让Nuitka成为Python爱好者们的新选择。以下为详细步骤，带你从零开始，顺利进入Nuitka世界。
新手入门须知：在开始之前，请确保你已具备Python基础，尤其是使用如PyQt5等UI设计模块的经验。以下是具体步骤：
1. **安装MinGW64 8.1**：这是Nuitka所需的运行环境，稳定版本推荐MinGW8.1。安装并确保运行成功。
2. **安装Nuitka**：通过pip安装Nuitka，执行命令`pip install nuitka`。
3. **编写Python程序**：创建并保存一个简单的Python程序，如`hello.py`，确保其包含必要的代码片段。
4. **运行Nuitka**：在程序所在文件夹中打开命令行窗口，输入`nuitka hello.py`命令，根据提示进行操作，完成程序编译。
5. **生成可执行文件**：编译完成后，程序将生成`hello.exe`文件，双击运行验证。
**重点提示**：此步骤为初步入门，仅针对Python程序进行封装。若要将复杂UI界面或使用其他库（如numpy、pandas等）进行封装，需按照以下步骤逐步推进。
1. **选择简单UI界面代码**：网上可轻松找到pyqt5简单UI界面源代码，确保代码简洁，仅包含基本的UI加载。
2. **执行编译命令**：在程序所在文件夹下的命令行窗口中，重新执行编译命令，生成封装后的exe文件。
**关键阶段**：添加额外库（如numpy、pandas）时，确保在Python环境中能正常运行，并逐步编译，直至成功。
**深入学习**：阅读有关Nuitka的详细教程，了解编译命令的各项含义，观看配套视频，掌握调试技巧。
**手动添加模块**：在封装过程中，可能会遇到缺少依赖模块的问题。在指定目录下手动添加缺失的文件或文件夹，确保exe文件正常运行。
**调试与优化**：此阶段耗时且关键，需细心过滤代码，了解并解决可能出现的问题。根据经验，这有助于提高程序稳定性。
**解决特殊问题**：遇到特定问题时，查阅相关教程，获取解决方案。在遇到个人问题时，加入相关讨论群组寻求帮助。
通过上述步骤，您将能顺利掌握Nuitka，实现Python代码的高效封装。不断实践与学习，将使您在Python领域更上一层楼。