给我举例一个Python调用Gurobi实现二阶段自适应鲁棒优化的C&CG算法的完整代码，你来拟定里面的条件

在Python中，使用Gurobi库实现二阶段自适应鲁棒优化（Two-Stage Adaptive Robust Optimization，TSARO）结合Conditional Gradient Algorithm (C&CG) 需要在以下几个步骤中完成。这里我将提供一个简化版的例子，实际应用中你需要导入必要的库，并处理模型的具体细节。

首先，确保已经安装了`gurobipy`库（若未安装，可以使用pip install gurobipy）。然后，我们需要假设有一组决策变量、目标函数、线性约束以及鲁棒部分的描述。下面是一个基础示例：

from gurobipy import *

# 初始化Gurobi环境
env = GRBEnv()
model = GRBModel(env)

# 假设我们有三个决策变量 x, y, z
x = model.addVar(name="x")
y = model.addVar(name="y")
z = model.addVar(name="z")

# 定义目标函数（这里假设是线性的）
obj = 2*x + 3*y - 4*z

# 线性约束
constr1 = x + y <= 10
constr2 = x + z >= 5

# 添加约束到模型
model.addConstr(constr1)
model.addConstr(constr2)

# 定义鲁棒部分（这里假设是基于某个不确定量u的一组线性约束）
uncertainty = model.addParam("u", 0, "Robust uncertainty parameter")  # 可调整的不确定性范围

# 鲁棒化的线性约束（例如，每个约束加上或减去u的一倍）
robust_constr1 = x + y + uncertainty <= 10
robust_constr2 = x + z - uncertainty >= 5

# 第一阶段决策：解决原始模型，找到初始解
model.setObjective(obj, GRB.MAXIMIZE)
model.optimize()

# 获取第一阶段解
initial_solution = {"x": x.X, "y": y.X, "z": z.X}

# 第二阶段：针对鲁棒化约束进行C&CG更新
def cccg_update(model, current_sol):
    # 实现C&CG的求解过程，这通常涉及到迭代和线性搜索
    # 这里假设有一个cccg_iterate()函数，它会返回更新后的解决方案
    updated_solution = cccg_iterate(model, initial_solution)

    # 更新模型中的决策变量
    for var, value in updated_solution.items():
        model.update(var, value)

# 调用第二阶段更新
cccg_update(model, initial_solution)

# 检查并输出最终结果
print(f"最优解: {model.ObjVal}")
print(f"变量值: {dict((var.varName, var.X) for var in model.getVars())}")

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