随着教育信息化的发展，高校课程安排的复杂性日益增加。为提高排课效率，本文设计并实现了一款基于Python的排课软件，适用于安徽省多所高校。该软件采用遗传算法与约束满足问题（CSP）相结合的方式，有效解决了教师、教室与课程之间的冲突问题。

在系统架构方面，软件分为数据输入模块、算法处理模块和结果输出模块。数据输入模块支持Excel文件导入，用于读取教师信息、课程信息及教室资源；算法处理模块使用Python编写，结合遗传算法进行优化求解；结果输出模块生成可视化排课表，并支持导出为PDF或Excel格式。

具体代码如下：

    import random

    def generate_schedule(teachers, classes, rooms):
        schedule = {}
        for teacher in teachers:
            for cls in classes:
                if cls['teacher'] == teacher['name']:
                    room = random.choice(rooms)
                    schedule[(teacher['name'], cls['name'])] = room
        return schedule

    # 示例数据
    teachers = [{'name': '张老师'}, {'name': '李老师'}]
    classes = [{'name': '数学', 'teacher': '张老师'}, {'name': '英语', 'teacher': '李老师'}]
    rooms = ['101教室', '202教室']

    # 生成排课表
    result = generate_schedule(teachers, classes, rooms)
    print(result)
    

上述代码仅作为基础框架示例，实际应用中需结合更复杂的约束条件与优化算法。本软件已在安徽省某高校试点运行，显著提升了排课效率，减少了人工干预，具有较高的推广价值。