Python中非线性规划通常使用优化库来处理，其中SciPy库是一个流行的选择。SciPy包含了用于非线性规划的优化算法，可以用来解决各种非线性优化问题。下面是一个简单的非线性规划的示例，使用SciPy来最小化一个非线性目标函数：

首先，确保你已经安装了SciPy库。如果尚未安装，可以使用以下命令：

pip install scipy

然后，可以使用以下代码示例来解决非线性规划问题：

import numpy as np

from scipy.optimize import minimize

# 定义目标函数

def objective_function(x):

    return x[0]**2 + x[1]**2

# 初始猜测值

initial_guess = [1.0, 1.0]

# 设置约束条件

constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: x[0] + x[1] - 1})

# 执行非线性规划

result = minimize(objective_function, initial_guess, constraints=constraints)

if result.success:

    print("优化成功：")

    print("最优解：", result.x)

    print("最小值：", result.fun)

else:

print("优化失败：", result.message)

在上面的示例中，我们定义了一个简单的二次目标函数x[0]**2 + x[1]**2，并且添加了一个线性等式约束x[0] + x[1] - 1 = 0。然后，我们使用minimize函数来执行非线性规划，寻找最小值和最优解。你可以根据你的具体问题来修改目标函数和约束条件。

SciPy还提供了其他的非线性规划算法和选项，可以根据具体问题的需要进行调整。希望这个示例能帮助你入门Python中的非线性规划问题。