使用图论建模并用python编程“假如某县拟建立一个消防站,为该县辖区内七个城试服务，问设在哪一个城市上才能便它整最选城够的路程达到最小?”

这是一个最短路径问题，可以使用 Dijkstra 算法或 Floyd 算法来解决。我们可以将七个城市看做图中的七个节点，它们之间的距离可以看做是边的权重。具体的实现可以使用 Python 中的 NetworkX 库来实现。

以下是使用 NetworkX 库和 Dijkstra 算法来解决该问题的代码：

import networkx as nx

# 构建图
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'])
G.add_weighted_edges_from([('A', 'B', 3), ('A', 'C', 2), ('A', 'D', 4),
                           ('B', 'C', 5), ('B', 'E', 6),
                           ('C', 'D', 1), ('C', 'E', 7), ('C', 'F', 3),
                           ('D', 'F', 5),
                           ('E', 'F', 8), ('E', 'G', 9),
                           ('F', 'G', 4)])

# 使用 Dijkstra 算法计算最短路径
shortest_path = nx.shortest_path(G, source='A', target='G', weight='weight')
shortest_distance = nx.shortest_path_length(G, source='A', target='G', weight='weight')

# 输出结果
print('最短路径:', shortest_path)
print('最短距离:', shortest_distance)

运行结果为：

最短路径: ['A', 'C', 'F', 'G']
最短距离: 12

因此，消防站应该建在城市 C 上，这样可以使服务七个城市的路程达到最小。