Scipy.Minimize，如何在目标函数和约束之间共享相同的对象？

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定义目标函数和约束函数
def objective(x, shared_obj):
    # 在目标函数中使用共享对象
    return shared_obj.some_property * x[0]**2 + x[1]**2

def constraint(x, shared_obj):
    # 在约束函数中使用共享对象
    return shared_obj.some_property * x[0] + x[1] - 1

# 定义共享对象
class SharedObject:
    def __init__(self, some_property):
        self.some_property = some_property

# 创建共享对象的实例
shared_obj = SharedObject(2)

# 初始化优化问题的初始解
x0 = np.array([0, 0])

# 调用Scipy.Minimize函数进行优化
result = minimize(objective, x0, args=(shared_obj,), constraints={'type': 'eq', 'fun': constraint, 'args': (shared_obj,)})

# 打印优化结果
print(result)