在数学中，导数是描述函数斜率变化的一种方式。在Python中，我们可以使用Sympy包来求解函数的导数。Sympy是一个Python库，用于符号计算，它实现了各种数学函数和操作，可用于解决方程、求导、积分、矩阵等。

# 导入Sympy库
import sympy as sp

# 创建符号变量
x = sp.Symbol('x')

# 定义函数
f = x ** 2 + 2 * x + 1

# 求导数
f_prime = sp.diff(f, x)

# 输出结果
print(f_prime)

# 输出：2*x + 2

在以上代码中，我们首先导入了Sympy库，然后创建了一个符号变量x，并定义了一个函数f。接着，使用diff()函数求函数f关于变量x的导数，并将导数赋值给变量f_prime。最后，使用print()函数输出结果。

此外，Sympy还提供了许多其他函数来进行符号计算。例如：

# 微积分操作
sp.integrate(f, x) # 求函数f的积分
sp.limit(f, x, 0) # 求函数f在x=0处的极限

# 方程求解
sp.solve(f, x) # 求函数f的解
sp.roots(f) # 求函数f的根

# 线性代数
sp.Matrix([[1, 2], [3, 4]]) # 创建矩阵
sp.eye(3) # 创建3x3单位矩阵

Sympy的数学符号计算功能非常强大，可以用于数学建模、科学计算等领域。如果你需要进行符号计算，Sympy是一个非常好的选择。