Python是一种功能强大的编程语言，常常用于数据处理和科学计算，而作为计算机网络相关领域，我们要频繁处理的问题之一就是流量规划。Python 有许多强大的流量规划库可以使用，现在我们就来看看一些常用的库。

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建网络拓扑示例
G = nx.DiGraph()
G.add_edge('s', 'a', weight=3, capacity=3)
G.add_edge('s', 'b', weight=2, capacity=2)
G.add_edge('a', 'c', weight=4, capacity=1)
G.add_edge('a', 'd', weight=2, capacity=2)
G.add_edge('b', 'e', weight=3, capacity=2)
G.add_edge('b', 'f', weight=2, capacity=3)
G.add_edge('c', 't', weight=6, capacity=1)
G.add_edge('d', 't', weight=3, capacity=3)
G.add_edge('e', 't', weight=1, capacity=2)
G.add_edge('f', 't', weight=3, capacity=3)
# 执行最小费用最大流算法
flow_dict = nx.max_flow_min_cost(G, 's', 't')
# 输出最大流量和总费用
max_flow = flow_dict[0]
total_cost = flow_dict[1]
print('最大流量为：', max_flow)
print('流量规划的总费用为：', total_cost)
# 绘制拓扑结构图
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos)
nx.draw_networkx_edges(G, pos)
nx.draw_networkx_labels(G, pos)
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=nx.get_edge_attributes(G, 'weight'))
plt.show()

以上Python代码使用networkx库和matplotlib库创建一个网络拓扑示例，并使用最小费用最大流算法对其进行流量规划。最后，我们还能绘制出这个网络拓扑结构图。这些Python的网络流库使得我们在日常工作中可以更便捷的处理网络流问题，提高工作效率。