嗨，这个需求太贴合学习场景啦！其实不用找额外的库，SymPy本身就能帮我们实现这种「像在笔记本上一步步推导」的效果，完全模拟课堂上的化简步骤。下面我就用你的方程做一个极简示例，咱们一步步来～

前置准备 #

如果还没装SymPy，先在终端跑这条命令安装：

pip install sympy

分步推导代码（带课堂式解释） #

from sympy import symbols, expand, collect, Eq, pprint, init_printing

# 初始化打印格式，让输出更贴近手写笔记风格
init_printing(use_latex=False)

# 1. 定义所有符号变量（就像我们在笔记本上先写清楚未知数和参数）
x, a, b, c, d, e, f, g = symbols('x a b c d e f g')

# 2. 写出原始方程
original_eq = Eq( ((x + b)*a)/(c*d) + ((x - b)*e)/(f*g), 0 )
print("=== 原始方程 ===")
pprint(original_eq)

# 第一步：消去分母（两边同乘分母的乘积c*d*f*g）
print("\n=== 第一步：消去分母 ===")
step1 = Eq( original_eq.lhs * c*d*f*g, original_eq.rhs * c*d*f*g )
pprint(step1)
# 就像手动解方程时，两边同时乘所有分母的乘积，把分数方程转成整式方程，方便后续计算

# 第二步：展开所有括号
print("\n=== 第二步：展开括号 ===")
step2 = Eq( expand(step1.lhs), step1.rhs )
pprint(step2)
# 把每一项的括号都展开，这样就能清晰区分含x的项和常数项了

# 第三步：合并同类项（把所有含x的项、常数项分别合并）
print("\n=== 第三步：合并同类项 ===")
collected_terms = collect(step2.lhs, x)
step3 = Eq( collected_terms, 0 )
pprint(step3)
# 把含x的项的系数合并到一起，常数项也合并，方程就变成了标准的「(x系数)*x + 常数项 = 0」形式

# 第四步：移项求解x
print("\n=== 第四步：移项求解 ===")
# 先拆分出x的系数和常数项
x_coeff = collected_terms.coeff(x)
constant_part = collected_terms.subs(x, 0)
# 移项后得到 x_coeff * x = -constant_part
step4 = Eq( x_coeff * x, -constant_part )
pprint(step4)

# 最终解出x
final_solution = -constant_part / x_coeff
print("\n=== 最终结果 ===")
pprint(f"x = {final_solution}")

额外小提示 #

如果你的环境支持LaTeX，可以把init_printing(use_latex=False)改成init_printing(use_latex=True)，输出的公式会更接近课本上的印刷格式；如果喜欢纯文本的手写感，保持默认的use_latex=False就好。

你看，整个过程完全还原了课堂上的推导逻辑，每一步的操作和结果都清晰可见，比直接调用solve()得到结果更适合理解方程的化简过程。如果是其他线性方程，只需要修改原始方程的定义，剩下的步骤逻辑基本可以复用哦～