要在Python Pulp中不使用变量来解决问题，可以使用Pulp的约束方法来实现。

下面是一个示例，演示了如何使用Pulp来解决一个线性规划问题，其中不使用变量。

import pulp

# 创建一个线性规划问题的实例
problem = pulp.LpProblem("Example", pulp.LpMinimize)

# 定义决策变量
x1 = pulp.LpVariable("x1", lowBound=0)
x2 = pulp.LpVariable("x2", lowBound=0)

# 添加约束条件
problem += 2 * x1 + 3 * x2 >= 6
problem += 4 * x1 + x2 >= 4

# 定义目标函数
problem += 3 * x1 + 2 * x2

# 解决问题
problem.solve()

# 打印结果
print("x1 =", x1.varValue)
print("x2 =", x2.varValue)
print("目标函数值 =", pulp.value(problem.objective))

在这个示例中，我们使用了两个决策变量x1和x2来表示问题中的未知数。然后，我们使用Pulp的约束方法来添加约束条件，限制了变量的取值范围。最后，我们定义了目标函数，将其最小化。

通过调用problem.solve()方法，Pulp将自动求解这个线性规划问题，并将结果存储在变量的varValue属性中。我们可以通过打印这些变量的varValue属性来获取最优解，以及通过pulp.value()函数来获取目标函数的最小值。

在这个示例中，我们没有使用额外的变量来存储最优解或目标函数值，而是直接在打印语句中使用变量的varValue属性和pulp.value()函数来获取这些值。这样，我们就实现了在Python Pulp中不使用额外变量来解决问题的方法。