差分進化（Differential Evolution，DE）是一種求解優化問題的方法，它屬于進化算法的一種。差分進化使用一組候選解來解決問題，每次迭代都會根據一定的規則來生成新的候選解，直到滿足停止準則。

Python中的差分進化算法可以通過SciPy庫的optimize模塊來實現。具體實現過程如下：

import numpy as np
from scipy.optimize import differential_evolution
# 定義目標函數
def objective_function(x):
return x[0]**2 + x[1]**2
# 設置搜索空間邊界
bounds = [(-5, 5), (-5, 5)]
# 運行差分進化算法
result = differential_evolution(objective_function, bounds)
print('最優解：', result.x)
print('最優值：', result.fun)

在以上代碼中，首先使用numpy庫導入一個二元目標函數，并定義了其邊界。接著調用SciPy庫中的differential_evolution函數，傳入目標函數和邊界參數，即可執行差分進化算法并獲得最優解和最優值。

除了上述的常規使用方式外，Python的差分進化算法還具有其他多種用法，例如可以通過設置mutation和recombination等參數來調整算法的性能，以適應不同的優化問題。

總而言之，差分進化算法是一種非常有效的求解優化問題的技術，Python語言中通過SciPy庫的optimize模塊提供了方便的實現方法。我們可以通過簡單的代碼實現快速地求解問題，是非常值得推薦的優化算法之一。