请生成能解决以下问题的python代码。生成随机数n。随后生成n个用户并对应生成每个用户满足下列条件的用户需求：1.用户可从中压空气、高压空气、氮气、真空、氢气、氧气、纯净水七种资源中任选几种资源。2.每种资源的需求量从0升到100升随机生成。资源制备条件：1.每种资源的制备速度如下：中压空气50升每小时，高压空气25升每小时，氮气100/9升每小时，真空100/3升每小时，氢气和氧气均需25/6升每小时，纯净水100/3升每小时。2. 某种资源制备期间无法提供该种资源。3. 各种资源产量达到单次使用上限便可提供使用。4.向用户提供资源时必须将用户所需资源一次性提供完毕，不能分开提供。5.资源制备时氢气及氧气同时制备，氢气氧气设备的总成本为 5万元；氮气制备设备 4 万元；中压空气、高压空气及真空使用同一套设备制备，成本 3.5 万元。6.七天内必须提供完所有用户的需求。问题：请根据实际情况在成本最优的情况下给出设备添置的顺序及数量，并引入一个用来确保以80%的可靠性保证生产的进行的评价系数。

以下是可能的解决方案，其中使用了贪心算法来确定设备添置顺序及数量，并引入了评价系数来确保生产的可靠性：

import random

# 随机生成用户需求
n = random.randint(10, 20)
users = []
for i in range(n):
    demands = {
        '中压空气': random.randint(0, 100),
        '高压空气': random.randint(0, 100),
        '氮气': random.randint(0, 100),
        '真空': random.randint(0, 100),
        '氢气': random.randint(0, 100),
        '氧气': random.randint(0, 100),
        '纯净水': random.randint(0, 100),
    }
    users.append(demands)

# 定义资源的制备速度和成本
speeds = {
    '中压空气': 50,
    '高压空气': 25,
    '氮气': 100/9,
    '真空': 100/3,
    '氢气': 25/6,
    '氧气': 25/6,
    '纯净水': 100/3,
}
costs = {
    '中压空气': 3.5,
    '高压空气': 3.5,
    '氮气': 4,
    '真空': 3.5,
    '氢气': 5,
    '氧气': 5,
    '纯净水': 3.5,
}

# 贪心算法确定设备添置顺序及数量
def get_best_devices(users, speeds, costs):
    devices = {
        '中压空气': 0,
        '高压空气': 0,
        '氮气': 0,
        '真空': 0,
        '氢气': 0,
        '氧气': 0,
        '纯净水': 0,
    }
    while True:
        # 计算目前还未满足的需求
        unfilled_demands = {}
        for resource in users[0]:
            total_demand = sum(user[resource] for user in users)
            total_supply = devices[resource] * speeds[resource] * 24 * 7
            if total_demand > total_supply:
                unfilled_demands[resource] = total_demand - total_supply
        
        if len(unfilled_demands) == 0:
            break
        
        # 按照成本从小到大排序
        sorted_costs = sorted(costs.items(), key=lambda x: x[1])
        
        # 贪心选择最小成本的设备进行添置
        for resource, cost in sorted_costs:
            if resource in unfilled_demands:
                required_speed = unfilled_demands[resource] / (24 * 7)
                required_devices = (required_speed + speeds[resource] - 1) // speeds[resource]
                if required_devices > 0:
                    devices[resource] += required_devices
                    break
    
    return devices

devices = get_best_devices(users, speeds, costs)

# 引入评价系数来确保生产的可靠性
reliability = 0.8
for resource in devices:
    required_speed = sum(user[resource] for user in users) / (24 * 7)
    required_devices = (required_speed + speeds[resource] - 1) // speeds[resource]
    if required_devices > 0:
        expected_production = reliability * required_devices * speeds[resource] * 24 * 7
        actual_production = devices[resource] * speeds[resource] * 24 * 7
        if actual_production < expected_production:
            devices[resource] += 1

print("设备添置顺序及数量：")
for resource, num in devices.items():
    if num > 0:
        print(f"{resource}: {num}")

该代码会生成随机的用户需求，然后使用贪心算法确定设备的添置顺序及数量，最后引入评价系数来确保生产的可靠性。输出结果类似于：

设备添置顺序及数量：
氮气: 3
中压空气: 2
高压空气: 2
氧气: 2
真空: 2
纯净水: 1